判断一个点坐标到另外两个点坐标连线距离的python代码

2024-06-15 05:44

本文主要是介绍判断一个点坐标到另外两个点坐标连线距离的python代码,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

要计算一个点到另外两个点连线的距离,可以使用向量运算来实现。具体步骤如下:

1.定义三个点的坐标:点A(x1, y1),点B(x2, y2),点C(x3, y3)
2.计算向量AB和向量AC的坐标
3.使用向量的数学公式计算点到线段的距离

下面是一个简单的Python代码示例来实现这个功能:

import mathdef distance_point_to_line(x1, y1, x2, y2, x3, y3):# 计算向量AB和向量AC的坐标vector_AB = [x2 - x1, y2 - y1]vector_AC = [x3 - x1, y3 - y1]# 计算向量AB和向量AC的点积dot_product = vector_AB[0] * vector_AC[0] + vector_AB[1] * vector_AC[1]# 计算向量AB的模长的平方length_AB_squared = vector_AB[0] ** 2 + vector_AB[1] ** 2# 计算点C到线段AB的距离distance = abs(dot_product) / math.sqrt(length_AB_squared)return distance# 定义三个点的坐标
x1, y1 = 1, 1
x2, y2 = 4, 5
x3, y3 = 2, 3# 计算点C到线段AB的距离
distance = distance_point_to_line(x1, y1, x2, y2, x3, y3)print("点C到线段AB的距禒为:", distance)

在上面的代码中,distance_point_to_line函数用来计算点C到线段AB的距离。你可以根据具体的需求调整三个点的坐标来计算不同的点到线段的距离。

这篇关于判断一个点坐标到另外两个点坐标连线距离的python代码的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1062585

相关文章

python: 多模块(.py)中全局变量的导入

文章目录 global关键字可变类型和不可变类型数据的内存地址单模块(单个py文件)的全局变量示例总结 多模块(多个py文件)的全局变量from x import x导入全局变量示例 import x导入全局变量示例 总结 global关键字 global 的作用范围是模块(.py)级别: 当你在一个模块(文件)中使用 global 声明变量时,这个变量只在该模块的全局命名空

活用c4d官方开发文档查询代码

当你问AI助手比如豆包,如何用python禁止掉xpresso标签时候,它会提示到 这时候要用到两个东西。https://developers.maxon.net/论坛搜索和开发文档 比如这里我就在官方找到正确的id描述 然后我就把参数标签换过来

【Python编程】Linux创建虚拟环境并配置与notebook相连接

1.创建 使用 venv 创建虚拟环境。例如,在当前目录下创建一个名为 myenv 的虚拟环境: python3 -m venv myenv 2.激活 激活虚拟环境使其成为当前终端会话的活动环境。运行: source myenv/bin/activate 3.与notebook连接 在虚拟环境中,使用 pip 安装 Jupyter 和 ipykernel: pip instal

poj 3259 uva 558 Wormholes(bellman最短路负权回路判断)

poj 3259: 题意:John的农场里n块地,m条路连接两块地,w个虫洞,虫洞是一条单向路,不但会把你传送到目的地,而且时间会倒退Ts。 任务是求你会不会在从某块地出发后又回来,看到了离开之前的自己。 判断树中是否存在负权回路就ok了。 bellman代码: #include<stdio.h>const int MaxN = 501;//农场数const int

poj 1258 Agri-Net(最小生成树模板代码)

感觉用这题来当模板更适合。 题意就是给你邻接矩阵求最小生成树啦。~ prim代码:效率很高。172k...0ms。 #include<stdio.h>#include<algorithm>using namespace std;const int MaxN = 101;const int INF = 0x3f3f3f3f;int g[MaxN][MaxN];int n

【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

引言 高斯过程(Gaussian Process,简称GP)是一种概率模型,用于描述一组随机变量的联合概率分布,其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数(或核函数) 1.3 核函数1.4 高斯过程回归(Gauss

【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络(1)sklearn

系列文章目录 监督学习:参数方法 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch4 线性回归 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归 【课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归(SAheart.csv) 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch6 多项逻辑回归 【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch7 判别分析 【学

计算机毕业设计 大学志愿填报系统 Java+SpringBoot+Vue 前后端分离 文档报告 代码讲解 安装调试

🍊作者:计算机编程-吉哥 🍊简介:专业从事JavaWeb程序开发,微信小程序开发,定制化项目、 源码、代码讲解、文档撰写、ppt制作。做自己喜欢的事,生活就是快乐的。 🍊心愿:点赞 👍 收藏 ⭐评论 📝 🍅 文末获取源码联系 👇🏻 精彩专栏推荐订阅 👇🏻 不然下次找不到哟~Java毕业设计项目~热门选题推荐《1000套》 目录 1.技术选型 2.开发工具 3.功能

nudepy,一个有趣的 Python 库!

更多资料获取 📚 个人网站:ipengtao.com 大家好,今天为大家分享一个有趣的 Python 库 - nudepy。 Github地址:https://github.com/hhatto/nude.py 在图像处理和计算机视觉应用中,检测图像中的不适当内容(例如裸露图像)是一个重要的任务。nudepy 是一个基于 Python 的库,专门用于检测图像中的不适当内容。该

zoj 1721 判断2条线段(完全)相交

给出起点,终点,与一些障碍线段。 求起点到终点的最短路。 枚举2点的距离,然后最短路。 2点可达条件:没有线段与这2点所构成的线段(完全)相交。 const double eps = 1e-8 ;double add(double x , double y){if(fabs(x+y) < eps*(fabs(x) + fabs(y))) return 0 ;return x + y ;