本文介绍了如何从一系列点中找到最接近的坐标？的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
假设我有一个x，y坐标列表，如下所示：
A = [(26, 63), (23, 63), (22, 63), (21, 63), (20, 63), (22, 62), (27, 63)]
我有一个点的x，y坐标，如下所示：
leftbottom = (0, 238)
现在，我要在列表A中查找最接近leftbottom点的点。
如何才能最有效地执行此操作？
推荐答案
NumPy有一个有用的函数：Norm。
import numpy as np
A = [(26, 63), (25, 63), (24, 63), (23, 63), (22, 63), (21, 63), (20, 63), (22, 62), (27, 63)]
A = np.array(A)
leftbottom = np.array((0,238))
distances = np.linalg.norm(A-leftbottom, axis=1)
min_index = np.argmin(distances)
print(f"the closest point is {A[min_index]}, at a distance of {distances[min_index]}")
结果：
the closest point is [20 63], at a distance of 176.13914953808538
这篇关于如何从一系列点中找到最接近的坐标？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！