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并程序代码存为“学号姓名b.py”,矩阵存为“学号姓名b.xls”; 语言使用python 要使用numpy库编写

时间: 2023-03-20 21:00:25 浏览: 472
以下是符合要求的代码,其中学号姓名需要替换为具体的学号和姓名: ```python import numpy as np # 生成100个随机点 points = np.random.rand(100, 2) # 计算任意两点间的欧式距离 distances = np.zeros((100, 100)) for i in range(100): for j in range(i + 1, 100): distance = np.sqrt(np.sum((points[i] - points[j]) ** 2)) distances[i, j] = distance distances[j, i] = distance # 将距离矩阵保存为 Excel 文件 import pandas as pd df = pd.DataFrame(distances) writer = pd.ExcelWriter('学号姓名b.xls') df.to_excel(writer, index=False) writer.save() ``` 代码中首先生成了100个随机点,然后利用双重循环计算任意两点之间的欧式距离,并将距离矩阵保存为 Excel 文件。注意在计算欧式距离时使用了 numpy 库的向量化运算,可以大大提高计算效率。
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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。

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 python编写

### 回答1: 以下是 Python 代码,可以生成一个 $100 \times 100$ 的矩阵,其中第 $i$ 行第 $j$ 列的元素表示第 $i$ 个点和第 $j$ 个点之间的欧式距离: ```python import numpy as np # 生成100个随机点的坐标 points = np.random.rand(100, 2) # 计算欧式距离矩阵 dist_matrix = np.zeros((100, 100)) for i in range(100): for j in range(i+1, 100): dist_matrix[i, j] = np.sqrt(np.sum((points[i] - points[j])**2)) dist_matrix[j, i] = dist_matrix[i, j] # 输出距离矩阵 print(dist_matrix) ``` 首先,我们使用 `numpy.random.rand` 生成一个 $100 \times 2$ 的数组 `points`,其中每一行表示一个点的坐标。 然后,我们使用两个嵌套的循环来计算任意两个点之间的欧式距离。在内层循环中,我们使用 `numpy.sqrt` 和 `numpy.sum` 计算两个点之间的距离。我们将这个距离存储在距离矩阵 `dist_matrix` 中,同时将距离矩阵转化为对称矩阵,因为两个点之间的距离是对称的。 最后,我们打印出距离矩阵。 ### 回答2: 平面上有100个点,求任意2点间的欧式距离,并将其保存到矩阵中可以用Python编写。 首先,我们需要使用`numpy`库来创建一个100x100的零矩阵来保存距离: ```python import numpy as np # 创建一个100x100的零矩阵 dist_matrix = np.zeros((100, 100)) ``` 然后,我们可以使用两层嵌套循环计算任意两个点之间的欧式距离,并将结果保存到矩阵中: ```python for i in range(100): for j in range(i+1, 100): # 避免计算重复的距离 # 假设点的坐标保存在一个名为points的列表中 x1, y1 = points[i] x2, y2 = points[j] # 计算欧式距离 distance = ((x2 - x1) ** 2 + (y2 - y1) ** 2) ** 0.5 # 将距离保存到矩阵中 dist_matrix[i][j] = distance dist_matrix[j][i] = distance # 由于欧式距离是对称的,所以也保存到对应位置 ``` 最后,我们可以打印出矩阵以查看结果: ```python print(dist_matrix) ``` 完整的代码如下: ```python import numpy as np # 创建一个100x100的零矩阵 dist_matrix = np.zeros((100, 100)) for i in range(100): for j in range(i+1, 100): # 假设点的坐标保存在一个名为points的列表中 x1, y1 = points[i] x2, y2 = points[j] # 计算欧式距离 distance = ((x2 - x1) ** 2 + (y2 - y1) ** 2) ** 0.5 # 将距离保存到矩阵中 dist_matrix[i][j] = distance dist_matrix[j][i] = distance print(dist_matrix) ``` 此代码将计算完所有点之间的欧式距离,并将其保存在名为`dist_matrix`的矩阵中。 ### 回答3: 要求用Python编写一个程序,计算平面上100个点间的欧氏距离,并将结果保存到矩阵中。 首先,我们需要导入NumPy库,用于处理数值运算和矩阵操作。 ```python import numpy as np ``` 接下来,我们生成一个包含100个点的随机点集。假设这些点的坐标范围在[0, 100]之间。 ```python points = np.random.randint(0, 100, size=(100, 2)) ``` 接下来,我们创建一个100x100的零矩阵,用于保存任意2点间的欧氏距离。 ```python distances = np.zeros((100, 100)) ``` 然后,我们使用两层循环遍历所有点的组合,并计算它们之间的欧氏距离。 ```python for i in range(100): for j in range(i+1, 100): point1 = points[i] point2 = points[j] distance = np.linalg.norm(point1 - point2) distances[i][j] = distance distances[j][i] = distance ``` 在上述循环中,我们使用了NumPy的`linalg.norm`函数来计算两点之间的欧氏距离,并将结果保存到矩阵相应的位置。 最后,我们可以打印输出这个距离矩阵。 ```python print(distances) ``` 完整的代码如下: ```python import numpy as np points = np.random.randint(0, 100, size=(100, 2)) distances = np.zeros((100, 100)) for i in range(100): for j in range(i+1, 100): point1 = points[i] point2 = points[j] distance = np.linalg.norm(point1 - point2) distances[i][j] = distance distances[j][i] = distance print(distances) ``` 运行代码后,你将得到一个100x100的矩阵,其中每个元素代表了对应两个点之间的欧式距离。

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