首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何绘制X-Y平面上标记之间的欧几里得距离

欧几里得距离是指在二维平面上,两个点之间的直线距离。计算欧几里得距离的公式为:

d = √((x2 - x1)^2 + (y2 - y1)^2)

其中,(x1, y1)和(x2, y2)分别是两个点的坐标。

绘制X-Y平面上标记之间的欧几里得距离可以按照以下步骤进行:

  1. 确定标记的坐标:首先,确定每个标记在X-Y平面上的坐标。假设有n个标记,分别为(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)。
  2. 计算欧几里得距离:对于每对标记之间的组合,使用欧几里得距离公式计算它们之间的距离。共有n*(n-1)/2个组合,即C(n, 2)个。
  3. 绘制距离:根据计算得到的距离,可以使用合适的绘图工具在X-Y平面上绘制标记之间的距离。可以使用直线、曲线或其他符号来表示距离的大小。

绘制标记之间的欧几里得距离可以帮助我们更直观地理解标记之间的空间关系。在实际应用中,这种绘制可以用于地图标记、数据可视化、路径规划等领域。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【MATLAB】三维图形绘制 ( 三维平面图 | 二维网格 | meshgrid 函数 | 绘制网格 | mesh 函授 | 绘制平面 | surf 函数 | 绘制等高线 | contour 函数 )

分别是 n 个点 x, y , z 坐标值 ; 两点之间 , 使用线连接起来即可 ; 平面图形 Surface , 绘制是一个平面 , 需要给定 X, Y, Z 三个值 , 其中 X...-y 坐标轴网格平面 ; 生成二维网格示例 : % 生成 x 向量 x = -2 : 1 : 2 % 生成 y 向量 y = -2 : 1 : 2 % 生成 X Y 两个矩阵 % 生成了 x-y...x 向量 x = -2 : 0.1 : 2; % 生成 y 向量 y = -2 : 0.1 : 2; % 生成 X Y 两个矩阵 % 生成了 x-y 坐标轴网格 [X, Y] = meshgrid...向量 x = -2 : 0.1 : 2; % 生成 y 向量 y = -2 : 0.1 : 2; % 生成 X Y 两个矩阵 % 生成了 x-y 坐标轴网格 [X, Y] = meshgrid...两个矩阵 % 生成了 x-y 坐标轴网格 [X, Y] = meshgrid(x, y); % 生成 Z 矩阵 Z = X .* exp (-X .^ 2 - Y .^ 2); % 绘制等高线

4.8K20

【Math for ML】解析几何(Analytic Geometry)

最常用是二范式,即\(L^2\) norm,也称为Euclidean norm(欧几里得范数)。因为在机器学习中常用到求导,二范式求导之后只与输入数据本身有关,所以比较实用。...那么 一个正定(positive definite)且对称bilinear mapping\(\Omega:V×V→R\)被称为在向量空间\(V\)内积(inner product),一般记为...长度&距离 其实长度和距离可以是等价,定义如下: 假设有内积空间\((V,)\),那么如下表达式表示\(x,y∈V\)之间距离 \[d(x,y)=\|x-y\|=\sqrt{}\] 如果我们使用点积作为内积,那么上面定义距离则为欧几里得距离(Euclidean distance),其中映射 \[ \begin{align} d:V×V→R \notag \\...函数内积(Inner Product of Functions) 前面介绍内积都是基于有限向量,如果扩展到有无限元素函数,此时内积如何定义呢?

80940

机器学习十大热门算法

支持向量机(SVM) 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种用于分类问题监督算法。支持向量机试图在数据点之间绘制两条线,它们之间边距最大。...为此,我们将数据项绘制为 n 维空间中点,其中,n 是输入特征数量。在此基础,支持向量机找到一个最优边界,称为超平面(Hyperplane),它通过类标签将可能输出进行最佳分离。...超平面与最近类点之间距离称为边距。最优超平面具有最大边界,可以对点进行分类,从而使最近数据点与这两个类之间距离最大化。 例如,H1 没有将这两个类分开。但 H2 有,不过只有很小边距。...用于评估实例之间相似性距离可以是欧几里得距离(Euclidean distance)、曼哈顿距离(Manhattan distance)或明氏距离(Minkowski distance)。...欧几里得距离是两点之间普通直线距离。它实际是点坐标之差平方和平方根。 KNN 分类示例 7. K- 均值 K- 均值(K-means)是通过对数据集进行分类来聚类

51010

机器学习必知必会10大算法!

05 支持向量机(SVM) 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种用于分类问题监督算法。支持向量机试图在数据点之间绘制两条线,它们之间边距最大。...为此,我们将数据项绘制为 n 维空间中点,其中,n 是输入特征数量。在此基础,支持向量机找到一个最优边界,称为超平面(Hyperplane),它通过类标签将可能输出进行最佳分离。...超平面与最近类点之间距离称为边距。最优超平面具有最大边界,可以对点进行分类,从而使最近数据点与这两个类之间距离最大化。 例如,H1 没有将这两个类分开。但 H2 有,不过只有很小边距。...用于评估实例之间相似性距离可以是欧几里得距离(Euclidean distance)、曼哈顿距离(Manhattan distance)或明氏距离(Minkowski distance)。...欧几里得距离是两点之间普通直线距离。它实际是点坐标之差平方和平方根。 ▲KNN 分类示例 07 K- 均值 K- 均值(K-means)是通过对数据集进行分类来聚类

40520

机器学习必知必会 10 大算法!

05 支持向量机(SVM) 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种用于分类问题监督算法。支持向量机试图在数据点之间绘制两条线,它们之间边距最大。...为此,我们将数据项绘制为 n 维空间中点,其中,n 是输入特征数量。在此基础,支持向量机找到一个最优边界,称为超平面(Hyperplane),它通过类标签将可能输出进行最佳分离。...超平面与最近类点之间距离称为边距。最优超平面具有最大边界,可以对点进行分类,从而使最近数据点与这两个类之间距离最大化。 例如,H1 没有将这两个类分开。但 H2 有,不过只有很小边距。...用于评估实例之间相似性距离可以是欧几里得距离(Euclidean distance)、曼哈顿距离(Manhattan distance)或明氏距离(Minkowski distance)。...欧几里得距离是两点之间普通直线距离。它实际是点坐标之差平方和平方根。 ▲KNN 分类示例 07 K- 均值 K- 均值(K-means)是通过对数据集进行分类来聚类

62820

人工智能领域10大算法

5.支持向量机支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种用于分类问题监督算法。支持向量机试图在数据点之间绘制两条线,它们之间边距最大。...为此,我们将数据项绘制为 n 维空间中点,其中,n 是输入特征数量。在此基础,支持向量机找到一个最优边界,称为超平面(Hyperplane),它通过类标签将可能输出进行最佳分离。...超平面与最近类点之间距离称为边距。最优超平面具有最大边界,可以对点进行分类,从而使最近数据点与这两个类之间距离最大化。...用于评估实例之间相似性距离可以是欧几里得距离(Euclidean distance)、曼哈顿距离(Manhattan distance)或明氏距离(Minkowski distance)。...欧几里得距离是两点之间普通直线距离。它实际是点坐标之差平方和平方根。 KNN分类示例KNN理论简单,容易实现,可用于文本分类、模式识别、聚类分析等。

77920

特征工程(六): 非线性特征提取和模型堆叠

如果线性子空间是平纸张,那么卷起纸张就是非线性流形例子。你也可以叫它瑞士卷。(见图 7-1),一旦滚动,二维平面就会变为三维。然而,它本质仍是一个二维物体。...最流行度量是欧几里德距离欧几里得度量。它来自欧几里得几何学并测量两点之间直线距离。我们对它很熟悉,因为这是我们在日常现实中看到距离。 ? ? ?...为了说明在聚类时使用和不使用目标信息之间差异,我们将特征化器应用到使用sklearn make——moons 函数(例 7-4)生成合成数据集。然后我们绘制簇边界 Voronoi 图。...稀疏和密集之间折衷是只保留最接近p距离。但是现在P是一个额外超参数需要去调整。(现在你能理解为什么特征工程需要这么多步骤吗?),天下没有免费午餐。...k 均值不能处理欧几里得距离没有意义特征空间,也就是说,奇怪分布式数字变量或类别变量。如果特征集包含这些变量,那么有几种处理它们方法: 仅在实值有界数字特征应用 k 均值特征。

1.2K21

【MATLAB】三维图形绘制 ( 绘制网格 + 等高线 | meshc 函数 | 绘制平面 + 等高线 | surfc 函数 )

文章目录 一、绘制网格 + 等高线 1、meshc 函数 2、代码示例 二、绘制平面 + 等高线 1、surfc 函数 2、代码示例 一、绘制网格 + 等高线 ---- 1、meshc 函数 meshc..., 在绘制平面网格同时 , 在下方绘制等高线 ; 参考 【MATLAB】三维图形绘制 ( 三维平面图 | 二维网格 | meshgrid 函数 | 绘制网格 | mesh 函授 | 绘制平面 | surf...; % 生成 X Y 两个矩阵 % 生成了 x-y 坐标轴网格 [X, Y] = meshgrid(x, y); % 生成 Z 矩阵 Z = X .* exp (-X .^ 2 - Y .^...; 参考 【MATLAB】三维图形绘制 ( 三维平面图 | 二维网格 | meshgrid 函数 | 绘制网格 | mesh 函授 | 绘制平面 | surf 函数 | 绘制等高线 | contour...坐标轴网格 [X, Y] = meshgrid(x, y); % 生成 Z 矩阵 Z = X .* exp (-X .^ 2 - Y .^ 2); % 绘制平面 + 等高线 surfc(X,

96330

【视频】时间序列分类方法:动态时间规整算法DTW和R语言实现|附代码数据

p=22945 最近我们被客户要求撰写关于动态时间规整算法研究报告,包括一些图形和统计输出 动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见欧几里得距离,以更好地对时间序列数据进行分类 时间序列分类动态时间扭曲...动态时间扭曲(DTW)是基于距离方法一个示例。  图  — 基于距离方法 距离指标 在时间序列分类中,我们需要计算两个序列之间距离,同时牢记每个序列内样本之间时间关系和依赖性。...选择正确指标是这种方法基础。 欧几里得距离 让我们开始考虑常见欧几里得距离。 鉴于时间序列分类,欧几里得距离是不合适,因为即使它保留了时间顺序,它也以逐点方式测量距离。...实际,与两个时间序列欧几里得距离相似性是通过考虑它们振幅来计算,而与相移、时移和失真无关。 以图中示例为例。我们有树时间序列:ts1、ts2 和 ts3。...图 — 要比较时间序列示例 之所以出现这种现象,是因为欧几里得距离正在比较曲线振幅,而不允许任何时间拉伸。  图 — 欧几里得匹配 动态时间扭曲 引入了动态时间扭曲以避免欧几里得距离问题。

53700

特征工程系列之非线性特征提取和模型堆叠

如果线性子空间是平纸张,那么卷起纸张就是非线性流形例子。你也可以叫它瑞士卷。(见图 7-1),一旦滚动,二维平面就会变为三维。然而,它本质仍是一个二维物体。...最流行度量是欧几里德距离欧几里得度量。它来自欧几里得几何学并测量两点之间直线距离。我们对它很熟悉,因为这是我们在日常现实中看到距离。...两个向量 X 和 Y 之间欧几里得距离X-Y L2 范数。(见 L2 范数“L2 标准化”),在数学语言中,它通常被写成 ‖ x - y ‖ 。...为了说明在聚类时使用和不使用目标信息之间差异,我们将特征化器应用到使用sklearn make——moons 函数(例 7-4)生成合成数据集。然后我们绘制簇边界 Voronoi 图。...k 均值不能处理欧几里得距离没有意义特征空间,也就是说,奇怪分布式数字变量或类别变量。如果特征集包含这些变量,那么有几种处理它们方法: 仅在实值有界数字特征应用 k 均值特征。

1.3K40

【视频】时间序列分类方法:动态时间规整算法DTW和R语言实现

p=22945 动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见欧几里得距离,以更好地对时间序列数据进行分类(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。...动态时间扭曲(DTW)是基于距离方法一个示例。 图 — 基于距离方法 距离指标 在时间序列分类中,我们需要计算两个序列之间距离,同时牢记每个序列内样本之间时间关系和依赖性。...选择正确指标是这种方法基础。 欧几里得距离 让我们开始考虑常见欧几里得距离。 鉴于时间序列分类,欧几里得距离是不合适,因为即使它保留了时间顺序,它也以逐点方式测量距离。...实际,与两个时间序列欧几里得距离相似性是通过考虑它们振幅来计算,而与相移、时移和失真无关。 以图中示例为例。我们有树时间序列:ts1、ts2 和 ts3。...图 — 要比较时间序列示例 之所以出现这种现象,是因为欧几里得距离正在比较曲线振幅,而不允许任何时间拉伸。 图 — 欧几里得匹配 动态时间扭曲 引入了动态时间扭曲以避免欧几里得距离问题。

28420

插播:一道有趣程序题 (中)

开放问题:我们把问题扩展到二维平面,并为机器人增加两条指令:up (向上走),down (向下走),在两个机器人无法通信前提下,有没有办法让两个机器人相遇? 3....如图,机器人A和机器人B空降在一个环形离散轨道上,轨道步数为X,两个机器人距离为Y。 由于轨道为环形,从另一个方向看,两个机器人之间距离是(X-Y)。...right //如还没有发现追击目标则回退一步 mark //做标记,如果自己是追击目标则留下标记,供追击者检测 jmark :START //检测到自己标记,跳转回开始,程序形成循环...由于轨道是环形,如果A和B刚好位于环形轨道两端(也就是Y=X-Y),A发现B轨迹时,B也发现了A轨迹,两个机器人同时全速前进,这样一来,两个机器人永远无法相遇!...让我们进行推算: 假设机器人A和B距离为Y,那么,当经过(Y-1)个周期,A与B各前进了(Y-1)步,此时,A发现了B踪迹,此时A加速运行,而B执行后退一步,二者距离变为Y-1,进入A全速追击B

28330

各种距离

欧几里得距离 给定空间中两个点 ;它们之间欧几里得距离公式为: 即两个点之间直线距离。本质是向量 2-范数。 2....曼哈顿距离 给定空间中两个点 ;它们之间曼哈顿距离公式为: 即两个点之间水平距离绝对值加上垂直距离绝对值。本质是向量 1-范数。...在平面上,从原点 OOO 引出八条射线,相邻两射线角度均为 则将整个平面划分成 8 块区域,对于每一块区域内点 满足: 若 ,则 (曼哈顿距离),即连接 OOO、BBB、CCC 三点最短曼哈顿树为...切比雪夫距离 给定空间中两个点 ;它们之间切比雪夫距离公式为: 即两点之间横纵坐标距离绝对值最大值。本质是向量 范数。...闵可夫斯基距离 给定空间中两个点 它们之间闵可夫斯基距离公式为: 本质是向量范数,ppp 取不同值时对应不同 范数。

1.6K10

​数据科学中 17 种相似性和相异性度量()

⓪ L2范数,欧几里得距离 欧几里得轮廓 用于数值属性或特征最常见距离函数是欧几里得距离,其定义在以下公式中: n 维空间中两点之间欧几里德距离 这个距离度量具有众所周知特性,例如对称、可微...它等于直角三角形斜边长度。 此外,欧几里得距离是一个度量,因为它满足其标准,如下图所示。 欧几里得距离满足成为度量所有条件 此外,使用该公式计算距离表示每对点之间最小距离。...换句话说,它是从A点到B点最短路径(二维笛卡尔坐标系),如下图所示: 欧几里得距离是最短路径(不包括量子世界中虫洞) 因此,当你想在路径没有障碍物情况下计算两点之间距离时,使用此公式很有用。...通过这种方式,我们可以在二维空间中绘制数据点,其中 x 轴和 y 轴分别表示花瓣长度和花瓣宽度。...因此,这取决于如何定义和使用距离情况。

3.3K40

最接近原点K个点

最接近原点K个点 我们有一个由平面点组成列表points。需要从中找出K个距离原点(0, 0)最近点。 (这里,平面上两点之间距离是欧几里德距离。) 你可以按任何顺序返回答案。...示例 输入:points = [[1,3],[-2,2]], K = 1 输出:[[-2,2]] 解释: (1, 3) 和原点之间距离为 sqrt(10), (-2, 2) 和原点之间距离为 sqrt...], 2) + Math.pow(b[1], 2); return v1 - v2; }) return points.slice(0, K); }; 思路 如果要真正计算欧几里得距离的话...,得到数可能会是个小数,除了会有精度误差之外在计算方面不如整型计算快,而且由于计算仅仅是为了比较而用,直接取算欧几里得距离平方计算即可,所以直接根据距离排序并取出前N个数组即可,当然直接对于取出前N...首先定义n为点数量,当K取值大于等于点数量直接将原数组返回即可,之后定义排序,将a点与b点欧几里得距离平方计算出并根据此值进行比较,排序结束后直接使用数组slice方法对数组进行切片取出前K个值即可

64420

一类强大算法总结!!

网上特别流行一张图: Manhattan Distance 该图形展示了二维平面上两个点A和B之间曼哈顿距离。...曼哈顿距离是通过在坐标轴横向和纵向移动来测量,即将水平方向和垂直方向距离相加。 切比雪夫距离(Chebyshev Distance) 切比雪夫距离是一种度量两个向量间差异距离度量方法。...闵可夫斯基距离(Minkowski Distance) 闵可夫斯基距离是一种在向量空间中度量两个点之间距离方法,它是切比雪夫距离欧几里得距离一般化形式。...当参数 p = 2 时,闵可夫斯基距离等同于欧几里得距离,计算公式如下: D = sqrt((x1 - x2)^2 + (y1 - y2)^2) 欧几里得距离表示两点之间直线距离。...A和B,并在其中绘制了表示夹角圆弧。

32520

机器学习-04-分类算法-03KNN算法

距离计算 欧式距离 欧几里得距离:它也被称为L2范数距离欧几里得距离是我们在平面几何中最常用距离计算方法,即两点之间直线距离。...在n维空间中,两点之间欧几里得距离计算公式为: def euclidean_distance(x1, x2): return math.sqrt(np.sum((x1 - x2)**2)...使用np.sum()对差平方求和。 使用math.sqrt()取总和平方根。 欧几里得距离欧几里得空间中两点之间直线距离。...下面的公式可以将任意取值范围特征值转化为0到1区间内值: 选择距离度量方法: 确定用于比较样本之间相似性度量方法,常见的如欧几里得距离、曼哈顿距离等。...找到K个最近邻居: 对于每一个需要预测标记样本: 计算该样本与训练集中所有样本距离。 根据距离对它们进行排序。

7410

【视频】时间序列分类方法:动态时间规整算法DTW和R语言实现

p=30169 原文出处:拓端数据部落公众号 时间序列分类动态时间扭曲 动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见欧几里得距离,以更好地对时间序列数据进行分类 使用机器学习算法对时间序列进行分类需要一定熟悉程度...动态时间扭曲(DTW)是基于距离方法一个示例。 图 — 基于距离方法 距离指标 在时间序列分类中,我们需要计算两个序列之间距离,同时牢记每个序列内样本之间时间关系和依赖性。...选择正确指标是这种方法基础。 欧几里得距离 让我们开始考虑常见欧几里得距离。 鉴于时间序列分类,欧几里得距离是不合适,因为即使它保留了时间顺序,它也以逐点方式测量距离。...实际,与两个时间序列欧几里得距离相似性是通过考虑它们振幅来计算,而与相移、时移和失真无关。 以图中示例为例。我们有树时间序列:ts1、ts2 和 ts3。...图 — 要比较时间序列示例 之所以出现这种现象,是因为欧几里得距离正在比较曲线振幅,而不允许任何时间拉伸。 图 — 欧几里得匹配 动态时间扭曲 引入了动态时间扭曲以避免欧几里得距离问题。

1K20
领券