Python两点的欧式距离
时间: 2023-12-05 20:39:42 浏览: 34
以下是两种Python计算两点欧式距离的方法:
1.使用math库计算欧式距离
```python
import math
# 定义计算欧式距离的函数
def euclidean_distance(point1, point2):
distance = math.sqrt(sum([(a - b) ** 2 for a, b in zip(point1, point2)]))
return distance
# 举例
point1 = [1, 2, 3]
point2 = [4, 5, 6]
distance = euclidean_distance(point1, point2)
print(distance) # 输出:5.196152422706632
```
2.使用numpy库计算欧式距离
```python
import numpy as np
# 定义计算欧式距离的函数
def euclidean_distance(point1, point2):
distance = np.linalg.norm(np.array(point1) - np.array(point2))
return distance
# 举例
point1 = [1, 2, 3]
point2 = [4, 5, 6]
distance = euclidean_distance(point1, point2)
print(distance) # 输出:5.196152422706632
```
相关问题
python计算两点欧式距离程序
可以用以下代码实现:
```python
import math
def euclidean_distance(point1, point2):
# point1 和 point2 分别表示两个点,每个点都是一个包含 x 和 y 坐标的列表或元组
x1, y1 = point1
x2, y2 = point2
distance = math.sqrt((x2 - x1) ** 2 + (y2 - y1) ** 2)
return distance
```
使用方法如下:
```python
point1 = [1, 2]
point2 = [4, 6]
distance = euclidean_distance(point1, point2)
print(distance) # 输出 5.0
```
这个函数的作用是计算两个二维点之间的欧式距离。
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:
```python
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。