平面上有100个点,求任意两点间的欧式距离,并将其保存
时间: 2023-03-30 19:02:40 浏览: 215
我可以回答这个问题。对于平面上的100个点,我们可以使用双重循环来计算任意两点之间的欧式距离。具体来说,我们可以使用以下公式来计算两点之间的距离:
distance = sqrt((x2-x1)^2 + (y2-y1)^2)
其中,(x1, y1) 和 (x2, y2) 分别是两个点的坐标,sqrt 表示求平方根。我们可以将计算出的距离保存在一个数组中,以便后续使用。
相关问题
python实现平面上有100个点,求任意两点间的欧式距离,并将其保存
我可以回答这个问题。可以使用Python中的math库中的sqrt函数来计算欧式距离。具体实现可以参考以下代码:
```python
import math
# 生成100个随机点
points = [(random.uniform(, 10), random.uniform(, 10)) for _ in range(100)]
# 计算任意两点间的欧式距离
distances = {}
for i in range(len(points)):
for j in range(i+1, len(points)):
distance = math.sqrt((points[i][]-points[j][])**2 + (points[i][1]-points[j][1])**2)
distances[(i,j)] = distance
# 将距离保存到文件中
with open('distances.txt', 'w') as f:
for k, v in distances.items():
f.write(f'{k[]}\t{k[1]}\t{v}\n')
```
以上代码会生成100个随机点,并计算任意两点间的欧式距离,最后将距离保存到文件distances.txt中。
平面上有100个点,求任意2点间的欧式距离,并将其保存到矩阵当中。
可以使用Python中的NumPy库来实现这个功能。以下是示例代码:
```python
import numpy as np
# 生成100个随机点的坐标
points = np.random.rand(100, 2)
# 初始化一个100x100的矩阵,用于保存任意2点间的欧式距离
dist_matrix = np.zeros((100, 100))
# 计算任意2点间的欧式距离,并保存到矩阵当中
for i in range(100):
for j in range(i+1, 100):
dist = np.linalg.norm(points[i] - points[j])
dist_matrix[i][j] = dist
dist_matrix[j][i] = dist
# 打印矩阵
print(dist_matrix)
```
首先,我们使用NumPy库生成100个随机点的坐标,这里使用了rand函数。然后,我们初始化一个100x100的矩阵dist_matrix,用于保存任意2点间的欧式距离。接着,我们使用两个for循环计算任意2点间的欧式距离,并将其保存到矩阵当中。最后,我们打印出矩阵。