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  • 今天小编就为大家分享一篇Python求两点之间的直线距离(2种实现方法),具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • python – 列表中两点之间的距离公式

    千次阅读 2020-11-30 10:01:19
    没有任何需要绘制或任何东西,只是比较,找到列表最接近的个.import math # 'math' needed for 'sqrt'# Distance functiondef distance(xi,xii,yi,yii):sq1 = (xi-xii)*(xi-xii)sq2 = (yi-yii)*(yi-yi...

    我需要创建一个列表,找到最接近的两个点,然后打印出来.如何比较列表中的每个点?

    没有任何需要绘制或任何东西,只是比较点,找到列表中最接近的两个.

    import math # 'math' needed for 'sqrt'

    # Distance function

    def distance(xi,xii,yi,yii):

    sq1 = (xi-xii)*(xi-xii)

    sq2 = (yi-yii)*(yi-yii)

    return math.sqrt(sq1 + sq2)

    # Run through input and reorder in [(x, y), (x,y) ...] format

    oInput = ["9.5 7.5", "10.2 19.1", "9.7 10.2"] # Original input list (entered by spacing the two points).

    mInput = [] # Manipulated list

    fList = [] # Final list

    for o in oInput:

    mInput = o.split()

    x,y = float(mInput[0]), float(mInput[1])

    fList += [(x, y)] # outputs [(9.5, 7.5), (10.2, 19.1), (9.7, 10.2)]

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  • 求两点间距离 /***** 求两点间距离*****/ float getDistance(CvPoint pointO, CvPoint pointA) { float distance; distance = powf((pointO.x - pointA.x), 2) + powf((pointO.y - pointA.y), 2); distance = ...

     

    求两点间距离

    #***** 求两点间距离*****
    def getDist_P2P(Point0,PointA):
        distance=math.pow((Point0[0]-PointA[0]),2) + math.pow((Point0[1]-PointA[1]),2)
        distance=math.sqrt(distance)
        return distance
    
    
    

    已知直线上两点求直线的一般式方程

    常用的直线方程有一般式 点斜式 截距式 斜截式 两点式等等。除了一般式方程,它们要么不能支持所有情况下的直线(比如跟坐标轴垂直或者平行),要么不能支持所有情况下的点(比如x坐标相等,或者y坐标相等)。所以一般式方程在用计算机处理二维图形数据时特别有用。

    已知直线上两点求直线的一般式方程

    已知直线上的两点P1(X1,Y1) P2(X2,Y2), P1 P2两点不重合。则直线的一般式方程AX+BY+C=0中,A B C分别等于:

    A = Y2 - Y1

    B = X1 - X2

    C = X2*Y1 - X1*Y2

     

    点到直线的距离:P到AB的距离

    
    #***** 点到直线的距离:P到AB的距离*****
    #P为线外一点,AB为线段两个端点
    def getDist_P2L(PointP,Pointa,Pointb):
        """计算点到直线的距离
            PointP:定点坐标
            Pointa:直线a点坐标
            Pointb:直线b点坐标
        """
        #求直线方程
        A=0
        B=0
        C=0
        A=Pointa[1]-Pointb[1]
        B=Pointb[0]-Pointa[0]
        C=Pointa[0]*Pointb[1]-Pointa[1]*Pointb[0]
        #代入点到直线距离公式
        distance=0
        distance=(A*PointP[0]+B*PointP[1]+C)/math.sqrt(A*A+B*B)
        
        return distance
    

     

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  • Python如何计算两点间距离

    万次阅读 多人点赞 2020-03-02 17:27:36
    Python如何计算两点间距离? 第一步,我们先来看一下两点间距离公式。 两点间距离公式: ???这是个啥? 是不是方法一还能看懂,方法二却一脸懵逼? 请仔细看注释, 也就是说,根号2还可以写成2的...

                             用Python如何计算两点间距离?

    第一步,我们先来看一下两点间的距离公式。

    两点间距离公式:

       ???这是个啥?

    是不是方法一还能看懂,方法二却一脸懵逼?

    请仔细看注释, 

    也就是说,根号2还可以写成2的0.5(也就是1/2)次方

    这个是高中学过的知识,不知道你有没有想起来,哈哈......

     

    第二步,我们需要学习一下pow()这个函数

    pow(a,b)是计算a的b次方的一个函数

    例如:pow(2,3)为2的3次方,为8

     

    第三步,split()函数

    split()函数是将数据按指定格式分割开,默认为空格

    例1:

    a = "0 1 3 5"

    print(a.slpit())

    将a中的数据以空格的分割开,并返回一个['0', '1', '3', '5']形式的列表

    例2:

    a = 0,1,3,5

    print(s.split(","))

    将a中的数据以逗号分割开,并返回一个['0', '1', '3', '5']形式的列表

     

    第四步 format()格式化

    format()格式化与%s, %d, %f有异曲同工之效,都是先为数据占一个位,而后补充数据

    例1:

    weekday = "星期一"

    print('今天是%s' % weekday)

    显示为:今天是星期一 

    例2:

    weekday = "星期一"

    print('今天是{}'.format(weekday))

     

    第五步,我们看一下具体的代码~

    从键盘上输入4个数字,各数字采用空格分隔,对应变量为x0, y0, x1, y1。计算两点(x0, y0)和(x1, y1)之间的距离。在屏幕上输出这个距离,保留2位小数。例如,键盘输入0 1 3 5,屏幕输出5.00


      #输入数据
    ntxt=input('请输入4个数字(空格分隔):')
      #利用split()函数,通过空格将数据分隔开并赋值给变量nls
    nls=ntxt.split()
      #利用eval()函数将字符串类型转化为数据类型;
      #nls[0],将nls中的第零个数据赋值给变量x0
    x0=eval(nls[0])
      #nls[1],将nls中的第一个数据赋值给变量y0
    y0=eval(nls[1])
      #nls[2],将nls中的第二个数据赋值给变量x1
    x1=eval(nls[2])
      #nls[3],将nls中的第三个数据赋值给变量y1
    y1=eval(nls[3])
      #利用pow()函数计算两点间距离
    r=pow(pow(x1-x0,2)+pow(y1-y0,2),0.5)
      #打印数据;其中2f表示保留两位小数
    print('{:.2f}'.format(r))

    注:print('{:.2f}'.format(r))的意思是:用{:.2f}先占一个位置; .2f表示保留两位小数。

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  • 主要为大家详细介绍了python广度优先搜索得到两点间最短路径,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • python求两点之间的距离

    千次阅读 2020-01-08 11:18:59
    def cal_distance(p1, p2): return math.sqrt(math.pow((p2[0] - p1[0]), 2) + math.pow((p2[1] - p1[1]), 2)) 欢迎使用Markdown编辑器 你好! 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。...
    def cal_distance(p1, p2):
        return math.sqrt(math.pow((p2[0] - p1[0]), 2) + math.pow((p2[1] - p1[1]), 2))
    
    展开全文
  • python计算图像中两点之间的距离

    千次阅读 2020-11-21 03:47:57
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    千次阅读 2021-02-04 05:05:20
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