Pythonで2D平面上で最も近い座標を見つける方法

ユークリッド距離を使用する方法: ユークリッド距離は2点間の直線距離を表します。2つの座標間のユークリッド距離を計算し、最小値を持つ座標を見つけることで、最も近い座標を見つけることができます。

import math
def euclidean_distance(point1, point2):
   x1, y1 = point1
   x2, y2 = point2
   return math.sqrt((x2 - x1)2 + (y2 - y1)2)
def find_closest_coordinate(target, coordinates):
   closest_coordinate = None
   min_distance = float('inf')
   for coordinate in coordinates:
       distance = euclidean_distance(target, coordinate)
       if distance < min_distance:
           min_distance = distance
           closest_coordinate = coordinate
   return closest_coordinate

このコードでは、euclidean_distance関数で2つの座標のユークリッド距離を計算し、find_closest_coordinate関数で最も近い座標を見つけます。

scipyモジュールを使用する方法: Pythonのscipyモジュールには、座標間の距離を計算するための便利な関数が含まれています。scipy.spatial.distanceモジュールのcdist関数を使用して、座標のペアの距離行列を計算し、最小値を持つ座標を見つけることができます。

from scipy.spatial.distance import cdist
def find_closest_coordinate(target, coordinates):
   distances = cdist([target], coordinates)
   min_distance_index = distances.argmin()
   closest_coordinate = coordinates[min_distance_index]
   return closest_coordinate

このコードでは、cdist関数を使用して距離行列を計算し、argmin関数を使用して最小値のインデックスを見つけます。