用python实现空间中两点之间的距离

在Python中，你可以使用欧几里得距离公式来计算两个点在二维或三维空间中的距离。对于二维空间，如果你有两个点A(x1, y1)和B(x2, y2)，距离d可以这样计算：

import math

def distance_2d(point_A, point_B):
    x1, y1 = point_A
    x2, y2 = point_B
    return math.sqrt((x2 - x1)**2 + (y2 - y1)**2)

# 示例
point_A = (1, 2)
point_B = (4, 6)
print(distance_2d(point_A, point_B))

对于三维空间，只需将公式稍作修改，添加第三个维度z：

def distance_3d(point_A, point_B):
    x1, y1, z1 = point_A
    x2, y2, z2 = point_B
    return math.sqrt((x2 - x1)**2 + (y2 - y1)**2 + (z2 - z1)**2)

# 示例
point_A = (1, 2, 3)
point_B = (4, 5, 7)
print(distance_3d(point_A, point_B))

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Python实现三维空间系求两点间距离

要在Python中实现三维空间中求两点间距离，可以使用以下代码：

import math

def distance(x1, y1, z1, x2, y2, z2):
    d = math.sqrt((x2 - x1)**2 + (y2 - y1)**2 + (z2 - z1)**2)
    return d

x1, y1, z1 = input("请输入第一个点的坐标(x1, y1, z1): ").split(",")
x2, y2, z2 = input("请输入第二个点的坐标(x2, y2, z2): ").split(",")

d = distance(float(x1), float(y1), float(z1), float(x2), float(y2), float(z2))
print("两点间的距离为: {:.2f}".format(d))

这段代码中，我们定义了一个名为`distance`的函数，该函数接受两个点的坐标作为参数，并使用欧几里得距离公式计算两点间的距离。然后，我们通过用户输入获取两个点的坐标，并将其转换为浮点数类型。最后，我们调用`distance`函数计算距离，并使用`print`函数输出结果，保留两位小数。

python 两点间距离 numpy

求两点间的距离可以使用numpy库中的sqrt函数来计算欧式距离。根据引用中的代码，我们可以定义一个函数euclidean_distance，接受两个点a和b，然后遍历两个点的坐标，计算差值的平方并累加，最后取平方根得到距离。下面是一个例子：

import numpy as np

def euclidean_distance(a, b):
    dis = 0
    for i in range(len(a)):
        dis += (a[i] - b[i]) ** 2
    distance = np.sqrt(dis)
    return distance

distance = euclidean_distance([2, 4, 2, 7], [6, 4, 2, 8])
print(distance)

这段代码中，我们给定了两个四维空间中的点[2, 4, 2, 7]和[6, 4, 2, 8]，然后调用euclidean_distance函数计算它们之间的距离，结果为4.0。