Python 坐标距离计算

在开发过程中，我们常常需要计算两个坐标点之间的距离，例如计算两个城市之间的距离，或者计算一个点到一条线段的距离等。Python 作为一种简单易学的编程语言，提供了多种方法来计算坐标距离。本文将为大家介绍 Python 中常用的坐标距离计算方法。

直线距离计算

直线距离，即两点之间在平面直角坐标系中的距离，也称为欧几里德距离。Python 中可以使用 math 库来计算两点之间的直线距离。示例代码如下：

import math

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

print(distance(1, 2, 3, 4))  # output: 2.8284271247461903

曼哈顿距离计算

曼哈顿距离，即两点之间在平面直角坐标系中的曼哈顿距离，也称为街区距离。Python 中可以直接计算出两点之间的曼哈顿距离。示例代码如下：

def distance(x1, y1, x2, y2):
    dist = abs(x2 - x1) + abs(y2 - y1)
    return dist

print(distance(1, 2, 3, 4))  # output: 4

切比雪夫距离计算

切比雪夫距离，即两点之间在平面直角坐标系中的切比雪夫距离，也称为棋盘距离。Python 中可以直接计算出两点之间的切比雪夫距离。示例代码如下：

def distance(x1, y1, x2, y2):
    dist = max(abs(x2 - x1), abs(y2 - y1))
    return dist

print(distance(1, 2, 3, 4))  # output: 2

总结

本文介绍了 Python 中三种常用的坐标距离计算方法，包括直线距离计算、曼哈顿距离计算和切比雪夫距离计算。通过使用这些方法，可以方便地计算坐标之间的距离，从而实现更高效的编程。