Python坐标之间的距离

在Python中，我们可以通过简单的数学计算来计算两个坐标之间的距离。这个距离可以用于许多应用程序，例如计算两个点之间的路程、找到最短路径等等。

Euclidean距离

欧几里得距离是计算两个坐标间距离最常用的方法，它的计算公式如下：

下面是一个Python函数，计算两个坐标的欧几里得距离：

import math

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

这个函数接受四个参数，x1和y1表示第一个坐标的x和y坐标，x2和y2表示第二个坐标的x和y坐标。它将返回这两个坐标的欧几里得距离。

曼哈顿距离

曼哈顿距离也是另一种计算两个坐标间距离的方法，它的计算公式如下：

下面是一个Python函数，计算两个坐标的曼哈顿距离：

def manhattan_distance(x1, y1, x2, y2):
    return abs(x2 - x1) + abs(y2 - y1)

这个函数接受四个参数，x1和y1表示第一个坐标的x和y坐标，x2和y2表示第二个坐标的x和y坐标。它将返回这两个坐标的曼哈顿距离。

切比雪夫距离

切比雪夫距离是计算两个坐标间距离的另一种方法，它的计算公式如下：

下面是一个Python函数，计算两个坐标的切比雪夫距离：

def chebyshev_distance(x1, y1, x2, y2):
    return max(abs(x2-x1), abs(y2-y1))

这个函数接受四个参数，x1和y1表示第一个坐标的x和y坐标，x2和y2表示第二个坐标的x和y坐标。它将返回这两个坐标的切比雪夫距离。