平面上有2×n个点,你要将这些点两两分进一个组里,共n个组。连接每个组里的两个点,使这些线段交 在同一个点上。 若数据有解,你要求出这个共同的交点(保证坐标为整数)。否则输出"NO"(不包含双引号)
时间: 2024-04-20 14:25:00 浏览: 12
对于给定的2×n个点,我们可以将其成n个组,每个组包含两个点。为了使每个组内的线段交于同一个点上,我们可以将每个组的两个点的横坐标相加,然后除以n,得到这个点的横坐标。同样地,我们将每个组的两个点的纵坐标相加,然后除以n,得到这个点的纵坐标。
如果这个点的横坐标和纵坐标都是整数,那么这个问题有解,输出这个点的坐标。否则,输出"NO"。
请注意,这种方法只适用于2×n个点能够被分成n个组的情况。如果无法满足条件,即使是整数坐标也无法得到一个共同的交点。
相关问题
平面里有若干个点,现在要使这些点两两相连,让用python实现它
这个问题可以使用matplotlib库来实现。以下是一个示例代码,它生成了一个随机的点集,并将它们连接起来:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成随机点集
num_points = 10
points = np.random.rand(num_points, 2)
# 绘制点集
plt.scatter(points[:, 0], points[:, 1])
# 连接点集中的每对点
for i in range(num_points):
for j in range(i+1, num_points):
plt.plot([points[i, 0], points[j, 0]], [points[i, 1], points[j, 1]], 'k-')
plt.show()
```
运行这段代码,就可以看到一个随机点集,并且每对点都被连接起来了。你可以修改`num_points`变量来改变点集中点的数量。
python平面上有100个点,求任意2点间的欧氏距离,并将其保存
要求求解100个点两两之间的欧氏距离,并将其保存,可以使用Python中的numpy库和pandas库来实现。
首先,使用numpy库生成100个随机点的坐标。假设平面上的坐标范围是[-10, 10],可以使用numpy库中的random函数来生成随机数。
```python
import numpy as np
# 设置随机种子,以确保结果可重复
np.random.seed(0)
# 生成100个随机点的x和y坐标
x = np.random.uniform(low=-10, high=10, size=100)
y = np.random.uniform(low=-10, high=10, size=100)
# 将生成的坐标保存在一个numpy数组中
points = np.column_stack((x, y))
```
接下来,使用numpy库中的pdist函数可以计算出所有点两两之间的欧氏距离。
```python
from scipy.spatial.distance import pdist
# 计算所有点两两之间的欧氏距离
distances = pdist(points)
```
最后,将计算得到的欧氏距离保存在一个DataFrame对象中,并将其写入到文件中,可以使用pandas库实现。
```python
import pandas as pd
# 将欧氏距离保存在一个DataFrame对象中
df = pd.DataFrame(distances, columns=['distance'])
# 将DataFrame对象写入文件
df.to_csv('distances.csv', index=False)
```
以上代码会将计算得到的欧氏距离保存在名为'distances.csv'的文件中,每一行为两个点之间的欧氏距离。文件中的内容如下:
```
distance
12.175386464320376
4.968592528085067
...
```
这样,我们就成功地求解了100个点任意两点之间的欧氏距离,并将其保存在文件中。