如何计算两点的欧氏距离

欧氏距离，也称为直线距离，是二维或三维空间中两个点之间最短距离的度量。对于二维平面上的两个点A(x1, y1)和B(x2, y2)，其欧氏距离计算公式为：

\( d = \sqrt{(x2 - x1)^2 + (y2 - y1)^2} \)

这个公式是通过每个坐标轴方向上差值的平方和的平方根来得出的。如果是在三维空间（X, Y, Z），则将Y和Z坐标的差值也纳入计算：

\( d = \sqrt{(x2 - x1)^2 + (y2 - y1)^2 + (z2 - z1)^2} \)

如果你需要编写代码实现这个功能，可以参考以下Python示例：

import math

def euclidean_distance(point1, point2):
    return math.sqrt((point2[0] - point1[0])**2 + (point2[1] - point1[1])**2)

# 或者三维空间
def euclidean_distance_3d(point1, point2):
    return math.sqrt((point2[0] - point1[0])**2 + (point2[1] - point1[1])**2 + (point2[2] - point1[2])**2)