excel求点距离公式(两点之间的距离公式)

1. 两点之间的距离公式

两点的坐标是(x1,y1)和(x2,y2)

则两点之间的距离公式为 d=√[(x1-x2)²+(y1-y2)²]

注意特例：

当x1=x2时

两点间距离为|y1-y2|

当y1=y2时

两点间距离为|x1-x2|

2. 二次函数两点之间的距离公式

CAD软件两点间距离快捷键是di，以下是测量两点间距离的具体操作方法：

1、首先在我们的电脑桌面上方找到CAD看图这个图标，然后用我们的鼠标进行双击，紧接着我们会进入到CAD看图的操作界面。

2、进入到CAD看图的操作界面之后，我们在该界面上方用鼠标点击打开文件选项，在弹出的对话框内，找到需要编辑查看的图纸。

3、图纸文件打开过后，我们借助界面上方的放大、缩小来调试图纸的大小，直到合适大小为止。

4、我们在该界面上方找到测量这个工具，然后用鼠标进行点击。找到测量的两个点，选择其中一个作为起点，然后向下拖拽就会出现长度。

3. 求数轴上两点之间的距离公式

:答:两点间距离公式中点坐标公式现在初中生不学了。收回在高中生学习。初中生只学习同一数轴上的两间的距离公式点起点坐标减终点坐标的绝对值。即|x1一ⅹ2|这就是同_一数轴两点ⅰ间的距离公式。萊垍頭條

至于同一平面两点间的离公式:|P1P2|=(√(ⅹ1一ⅹ2)方+(y1一y2)方)，中点坐标:((ⅹ1+x2)/2，(y1+y2)/2)。萊垍頭條

4. 两点之间的距离公式初中

在平面上，以这两点为端点的线段的长度就是这两点间的距离。（因为两个点之间的直线距离最短）

两点间距离公式常用于函数图形内求两点之间距离、求点的坐标的基本公式，是距离公式之一。两点间距离公式叙述了点和点之间距离的关系。

平面内两点间的距离公式

平面内两点P1(x1,y1)，P2(x2,y2)间的距离公式：|P1P2|=(x2−x1)2+(y2−y1)2。

特别地，原点O(0,0)与任一点P(x,y)的距离|OP|=x2+y2。

5. 坐标上两点之间的距离公式

同纬度不同经度 (赤道除外)h X 111 X COSD=G (h=两地经度差 D=当地的地理纬度 G=实际距离) 跨纬度的需要构造个三角 比如说AB两点不同经纬度(A经B纬) 那就先算出与A点共线的那条纬度B'的距离,在算A到B'的距离,在用勾股定理就可以得出简单的说可用以下通用公式：

地球上任两点间距离公式：地球上任两点,其经度分别为A1、A2（E正,W负）,纬度分别为B1、B2（N正,S负).令A0=（A1-A2）÷2,B0=（BI-B2）÷2 f=√sinB0×sinB0+cosB1×cosB2×sinA0×sinA0 则 1、两点间空间直线距离=2fR 2、两点间最小球面距离=arcsinf÷90°×∏R（角度）

3、两点间最小球面距离=arcsinf×2R（弧度）

说明：E、W、N、S=东西南北；R=地球半径；√=根号；∏=圆周率.

6. 空间中两点之间的距离公式

可以再一条直线上任取一点A(e,f,g)

空间一般直线的方程是:

(x-x0)/a=(y-y0)/b=(z-z0)/c,

这是一条过(x0,y0,z0),方向矢量为{a,b,c}的直线.

假设已知点的坐标是A(e,f,g),过A点,且与{a,b,c}垂直的平面是,

a(x-e)+b(y-f)+c(z-g)=0,直线(x-x0)/a=(y-y0)/b=(z-z0)/c,与这个平面的交点是B,

再由两点的距离公式求出AB,即得.

这也是空间中的两平行直线的距离

或者在直线上取一点A 另一直线取一点B

则两条平行线间的距离就是

▏向量AB·向量n▏/▏n▏

向量n为B直线的法向量

7. 椭圆上两点之间的距离公式

对于直线与椭圆相交,求2点间距离,分情况k=0的时候,即直线与x轴平行,那么距离d=｜x1-x2｜其中（x1,y1）（x2,y2）是交点坐标k不存在的时候,即直线与y轴平行,那么距离d=｜y1-y2｜k为任意实数的时候,y=kx+b与椭圆的标准方程联立,化简d=√(1+k²)[(x1+x2) ²-4x1x2]再结合韦达定理,就可以解决很多实际问题了

8. 两点之间的距离公式什么时候学的

两点之间的距离公式应该是在高中解析几何中学习的。不过一般初中老师会提前补充一下

9. 点到直线的距离公式

回答这个问题并不只是告诉题主这是什么东西，而是觉得高中教材的推导太暴力，想从另外的角度说一说这个问题。

首先告诉题主，这个公式是平面直角坐标系中点到直线距离的公式，也就是点到直线上所有点的最短距离。这个公式可以通过勾股定理来推导（

@Horikitamino

法向量

一个向量在另一个向量上的投影，就是这个向量与另一个向量方向上单位向量的点积。

10. 两点之间的距离公式是什么

两点的坐标是(x1,y1)和(x2,y2)

则两点之间的距离公式为 d=√[(x1-x2)²+(y1-y2)²]

注意特例：

当x1=x2时

两点间距离为|y1-y2|

当y1=y2时

两点间距离为|x1-x2|

当然,不管特例,全部照代公式,结果都是对的,但没有必要时,不要增加自己的运算量

11. 函数两点之间的距离公式

两平行线之间的距离公式：d=|C1-C2|/√(A²+B²)。两平行线方程分别是：Ax+By+C1=0和Ax+By+C2=0。

两平行线之间的距离公式

设两条直线方程为

Ax+By+C1=0

Ax+By+C2=0

则其距离公式为|C1-C2|/√(A²+B²)

推导：两平行直线间的距离就是从一条直线上任一点到另一条直线的距离，设点P(a，b)在直线Ax+By+C1=0上，则满足Aa+Bb+C1=0，即Aa+Bb=-C1，由点到直线距离公式，P到直线Ax+By+C2=0距离为

d=|Aa+Bb+C2|/√(A²+B²)

=|-C1+C2|/√(A²+B²)

=|C1-C2|/√(A²+B²)

在机器学习、人工智能领域常用的距离计算公式。

曼哈顿距离

曼哈顿距离又称“计程车距离”，由十九世纪的赫尔曼·闵可夫斯基所创。点P1(x1,y1)P1(x1,y1)和P2(x2,y2)P2(x2,y2)的距离如下： distance(P1,P2)=|x2−x1|+|y2−y1|distance(P1,P2)=|x2−x1|+|y2−y1|

欧几里得距离

欧几里得距离也叫做（欧氏距离）是欧几里得空间中两点的“普遍”（直线距离）。点P1(x1,x2,x3,,,xn)P1(x1,x2,x3,,,xn)和P2(y1,y2,y3,,,yn)P2(y1,y2,y3,,,yn)的距离如下： distance=(x1−y1)2+(x2−y2)2+,,,+(xn−yn)2−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√=∑n1(xi−yi)2−−−−−−−−−−−√distance=(x1−y1)2+(x2−y2)2+,,,+(xn−yn)2=∑1n(xi−yi)2

切比雪夫距离

切比雪夫距离（Chebyshev distance），二个点之间的距离定义为其各坐标数值差的最大值。点P1(x1,x2,x3,,,xn)P1(x1,x2,x3,,,xn)和P2(y1,y2,y3,,,yn)P2(y1,y2,y3,,,yn)的距离如下： distance(P1,P2)=max(|x1−y1|,|x2−y2|,,,|xn−yn|)distance(P1,P2)=max(|x1−y1|,|x2−y2|,,,|xn−yn|)

闵尔科夫斯基距离

闵尔科夫斯基距离（闵式距离），以俄国科学家闵尔科夫斯基命名，是欧氏距离的推广，是一组距离的的定义。点P1(x1,x2,x3,,,xn)P1(x1,x2,x3,,,xn)和P2(y1,y2,y3,,,yn)P2(y1,y2,y3,,,yn)的距离如下： distance(P1,P2)=∑n1(xi−yi)p−−−−−−−−−−−√pdistance(P1,P2)=∑1n(xi−yi)pp

当p=1时，就是曼哈顿距离

当p=2时，就是欧式距离

当p->∞时，就是切比雪夫距离

马氏距离

由印度科学家马哈拉诺比斯提出，表示数据的协方差距离。是一种有效的计算两个位置样本集相似度的方法。与欧氏距离不同的是他考虑到各种特性之间的联系并且是尺度无关的，即独立于测量尺度。如果协方差矩阵为单位矩阵，马氏距离就简化为欧式距离，如果协方差矩阵为对角阵，其也可称为正规化的马氏距离。

汉明距离

在信息论中，两个等长字符串的汉明距离是两个字符串相对应位置上的不同字符串的个数。

x=x1,x2,,,xny=y1,y2,,,yndistance(x,y)=∑1nI(xi,yi)I(xi,yi)={1,0,ifxi≠yiifxi=yix=x1,x2,,,xny=y1,y2,,,yndistance(x,y)=∑1nI(xi,yi)I(xi,yi)={1,ifxi≠yi0,ifxi=yi

余弦相似度

余弦相似度是通过测量两个向量夹角的度数来度量他们之间的相似度。0度的相似度是1，90度的相似度是0，180的相似度是-1。结果的测量只与向量的指向方向有关，与向量的长度无关。余弦相似度通常用于正空间，因此给出的值为0到1之间。对于A和B的距离是：

cos(θ)=A⋅B||A||⋅||B||=∑n1(Ai×Bi)∑ni(Ai)2−−−−−−−√×∑ni(Bi)2−−−−−−−√cos(θ)=A⋅B||A||⋅||B||=∑1n(Ai×Bi)∑in(Ai)2×∑in(Bi)2

杰卡德距离

杰卡德距离是杰卡德相似系数的补集。杰卡德相似系数用于度量两个集合之间的相似性，定义为两个集合交集集合元素的个数比上并集集合元素的个数。

J(A,B)=A∩BA∪BdJ=1−J(A,B)=A∩B−A∪BA∪B{J(A,B)=10≤J(A,B)<1 if A=∅andB=∅ if elseJ(A,B)=A∩BA∪BdJ=1−J(A,B)=A∩B−A∪BA∪B{J(A,B)=1 if A=∅andB=∅0≤J(A,B)<1 if else

皮尔森相关系数

皮尔森相关系数是一种线性相关系数。是两个变量线性相关程度的统计量，皮尔森相关系数的绝对值越大则相关性越强。

r=∑ni((Xi−x¯)(Yi−y¯))∑n1(xi−x¯)2−−−−−−−−−−√∑ni(yi−y¯)2−−−−−−−−−−√r=∑in((Xi−x¯)(Yi−y¯))∑1n(xi−x¯)2∑in(yi−y¯)2

编辑距离

编辑距离（Edit Distance）:又称Levenshtein距离，由俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein在1965年提出。是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。

K-L散度

K-L散度（Kullback-Leibler Divergence）：即相对熵；是衡量两个分布(P、Q)之间的距离；越小越相似。

D(P||Q)=∑inP(i)logP(i)Q(i)

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