用Python代码编写计算两点间的欧式距离

在Python中，计算两个点之间的欧式距离（也称为欧几里得距离），通常用于衡量空间中两点之间的直线距离，可以使用下面的公式：

\[
d = \sqrt{(x_2 - x_1)^2 + (y_2 - y_1)^2}
\]

这里`(x_1, y_1)` 和 `(x_2, y_2)` 分别代表两个点的坐标。以下是一个简单的函数示例，它接受两个二维坐标作为参数并返回它们之间的距离：

import math

def euclidean_distance(point1, point2):
    # 点1和点2的坐标
    x1, y1 = point1
    x2, y2 = point2
    
    # 计算距离
    distance = math.sqrt((x2 - x1)**2 + (y2 - y1)**2)
    
    return distance

# 示例用法
point_a = (0, 0)  # 第一点 (0, 0)
point_b = (3, 4)  # 第二点 (3, 4)
distance = euclidean_distance(point_a, point_b)
print(f"两点间距离: {distance}")

相关问题

用python计算两点之间的欧式距离

在Python中，计算两点之间的欧式距离通常使用数学上的欧几里得距离公式。假设我们有两个点P1(x1, y1)和P2(x2, y2)，它们在二维空间中的欧式距离可以通过以下公式计算：

distance = sqrt((x2 - x1)² + (y2 - y1)²)

这里sqrt表示平方根函数。在Python中，我们可以使用math模块中的sqrt函数来完成平方根的计算。

下面是一个计算两点之间欧式距离的Python代码示例：

import math

def euclidean_distance(point1, point2):
    x1, y1 = point1
    x2, y2 = point2
    distance = math.sqrt((x2 - x1)**2 + (y2 - y1)**2)
    return distance

# 示例点
point1 = (1, 2)
point2 = (4, 6)

# 计算距离
dist = euclidean_distance(point1, point2)
print("两点之间的欧式距离是:", dist)

这段代码定义了一个函数euclidean_distance，接收两个点作为参数，并返回它们之间的欧式距离。

python代码：计算两点之间距离的公式

可以使用以下代码计算两点之间的距离：

import math

def distance(x1, y1, x2, y2):
    dist = math.sqrt((x2 - x1)**2 + (y2 - y1)**2)
    return dist

# 示例
print(distance(0, 0, 3, 4)) # 输出5.0

其中，`math.sqrt()` 是求平方根的函数，`(x2 - x1)**2` 和 `(y2 - y1)**2` 分别代表两点在 x 和 y 轴上的距离的平方，将这两个平方和的平方根即为两点之间的距离。