python随机生成100个坐标在第一象限，求任意2点间的欧式距离，并将其保存。

在Python中，你可以使用`numpy`库来生成随机坐标和计算欧式距离。首先，你需要安装`numpy`如果还没有的话。然后按照以下步骤操作：

import numpy as np

# 生成100个在第一象限(正x轴和正y轴)的二维随机浮点数作为坐标
coordinates = np.random.rand(100, 2)

# 计算任意两点之间的欧式距离，可以使用numpy的linalg.norm函数
def euclidean_distance(point1, point2):
    return np.linalg.norm(point1 - point2)

# 定义一个列表来存储所有距离，初始化为空
distances = []

# 对于每一对坐标，计算并添加到distance列表中
for i in range(len(coordinates)):
    for j in range(i+1, len(coordinates)):
        distance = euclidean_distance(coordinates[i], coordinates[j])
        distances.append(distance)

# 将结果保存到文件，这里以CSV为例
with open('distances.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(["Distance between points"])
    writer.writerows([[f"Distance between ({i[0]}, {i[1]}) and ({j[0]}, {j[1]})"] + [distance] for i, j, distance in zip(coordinates[:-1], coordinates[1:], distances)])