Python求两点之间的直线距离(2种实现方法)

为什么要计算两点之间的距离

在很多实际应用中，我们需要计算两点之间的距离。比如，计算两个城市之间的距离，计算一个物体的运动路径长度等等。在计算机科学领域，计算两点之间的距离也经常被使用，如机器学习算法中的聚类算法、簇分析算法等等。

两点之间的距离公式

两点 A(x1, y1) 和 B(x2, y2) 之间的距离公式如下：

$$distance=\sqrt{(x2-x1)^2+(y2-y1)^2}$$

第一种实现方法

在 Python 中，可以使用 math 模块中的 sqrt 函数来计算平方根。代码如下：

import math

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

使用示例：

print(distance(0, 0, 3, 4))  # 输出 5.0

第二种实现方法

另外一种实现方法是使用 numpy 库中的 linalg 模块的 norm 函数。该函数可以计算向量的长度，因此对于两个点来说，把它们看成两个向量相减，然后计算相减后的向量的长度就可以了。代码如下：

import numpy as np

def distance(x1, y1, x2, y2):
    return np.linalg.norm(np.array([x2, y2]) - np.array([x1, y1]))

使用示例：

print(distance(0, 0, 3, 4))  # 输出 5.0

总结

这篇文章介绍了两种 Python 计算两点之间距离的方法。第一种方法使用 math 模块中的 sqrt 函数，第二种方法使用 numpy 库中的 linalg 模块的 norm 函数。两种方法都很简单，适合在实际应用中使用。