如何計算Python中點和點列表之間的歐幾里德距離？

def findDistance((x1,y1),p) # finds Euclidean distance

比方說，p是[(0, 0), (1, 0), (0, 1), (1, 1), (0, -1), (-1, 1)]，如何計算Python中點和點列表之間的歐幾里德距離？

x1 = 0 

y1 = 0

可選，您可以定義一個半徑。默認情況下，半徑爲1。結果應該只包括那些與radius(x1, y1)的位於點：

findDistance((0, 0), punten)

[（0,0），（1,0），（0,1），（0，-1）]

來源

2012-05-12 Luc Peetersen

當半徑爲1時，你會得到這個結果。 –

[當你嘗試解決這個問題]（http://mattgemmell.com/2008/12/08/what-have-you-tried/），解決方案的哪一部分卡住了？ – Johnsyweb

下面將找到（歐式）(x1, y1)之間的每一個點在p距離：

In [6]: [math.sqrt((x1-x2)**2+(y1-y2)**2) for x2,y2 in p] 
Out[6]: [0.0, 1.0, 1.0, 1.4142135623730951, 1.0, 1.4142135623730951]

如果你只想躺在從(x1, y1)一定距離內的點，你可以寫：

In [8]: [(x2,y2) for x2,y2 in p if math.sqrt((x1-x2)**2+(y1-y2)**2) <= 1.0] 
Out[8]: [(0, 0), (1, 0), (0, 1), (0, -1)]

這裏，1.0是所需的半徑。

爲了把它放在一起：

import math 

def filter_points(points, origin, radius=1.0): 
    x1, y1 = origin 
    return [(x2,y2) for x2,y2 in points if math.sqrt((x1-x2)**2+(y1-y2)**2) <= radius] 

p = [(0, 0), (1, 0), (0, 1), (1, 1), (0, -1), (-1, 1)] 
print(filter_points(p, (0, 0), 1.0))

注：值得記住四捨五入的問題：非常接近邊界的點可能最終會被誤分類。是否重要，以及如何最好地處理這取決於你打算如何處理結果。

來源

2012-05-12 10:48:33 NPE

用'（x1-x2）** 2+（y1-y2）** 2 <='替換'math.sqrt（（x1-x2）** 2+（y1-y2）** 2）半徑** 2'，你不需要'輸入數學'，你的代碼會更快。 – eumiro

@eumiro：它會，但如果調用者指定負半徑，它也會產生不正確的結果。我知道這可以專門處理，但我的觀點是，在提出這種優化時應該小心。 – NPE

>>> p = [(0, 0), (1, 0), (0, 1), (1, 1), (0, -1), (-1, 1)] 
>>> orig = (0, 0) 
>>> map(lambda point: ((point[0]-orig[0])**2 + (point[1]-orig[1])**2)**(0.5), p) 
[0.0, 1.0, 1.0, 1.4142135623730951, 1.0, 1.4142135623730951]

來源

2012-05-12 10:50:00 robert

如何計算Python中點和點列表之間的歐幾里德距離？

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