02 // 可视化数学、三角与金融求解器d = √[(x₂ − x₁)² + (y₂ − y₁)²], M = ((x₁+x₂)/2, (y₁+y₂)/2)
平面两点欧氏距离、中点与垂直平分线可视化
在交互式坐标网格上精确计算二维欧氏距离 $d = \sqrt{\Delta x^2 + \Delta y^2}$、线段中点 $M$ 以及曼哈顿街区距离。
d = √[(x₂ − x₁)² + (y₂ − y₁)²], M = ((x₁+x₂)/2, (y₁+y₂)/2)输入数值与参数 (4)
-10±0.510
-10±0.510
-10±0.510
-10±0.510
Slope m = Δy / Δx
0.75
Δy = 9, Δx = 12 (θ = 36.9°)
Line Equation
y = 0.75x + 0.75
Y-int = (0, 0.75)
Euclidean Distance (d)
15 u
Manhattan |Δx|+|Δy| = 21
Midpoint M(x̄, ȳ)
(1, 1.5)
Normal slope m⊥ = -1.333
20 行数值对照表
对比变量：
| # | Point A — X₁ | Euclidean Distance (d) | Slope m | Midpoint M |
|---|---|---|---|---|
| 01 | -10 | 19.235 u | 0.529 | (-1.5, 1.5) |
| 02 | -9 | 18.358 u | 0.563 | (-1, 1.5) |
| 03 | -8 | 17.493 u | 0.6 | (-0.5, 1.5) |
| 04 | -7 | 16.643 u | 0.643 | (0, 1.5) |
| 05 | -6 | 15.811 u | 0.692 | (0.5, 1.5) |
| 06 | -4.5 | 14.603 u | 0.783 | (1.3, 1.5) |
| 07 | -3.5 | 13.829 u | 0.857 | (1.8, 1.5) |
| 08 | -2.5 | 13.086 u | 0.947 | (2.3, 1.5) |
| 09 | -1.5 | 12.379 u | 1.059 | (2.8, 1.5) |
| 10 | -0.5 | 11.715 u | 1.2 | (3.3, 1.5) |
| 11 | 0.5 | 11.102 u | 1.385 | (3.8, 1.5) |
| 12 | 1.5 | 10.548 u | 1.636 | (4.3, 1.5) |
| 13 | 2.5 | 10.062 u | 2 | (4.8, 1.5) |
| 14 | 3.5 | 9.657 u | 2.571 | (5.3, 1.5) |
| 15 | 4.5 | 9.341 u | 3.6 | (5.8, 1.5) |
| 16 | 6 | 9.055 u | 9 | (6.5, 1.5) |
| 17 | 7 | 9 u | ∞ | (7, 1.5) |
| 18 | 8 | 9.055 u | -9 | (7.5, 1.5) |
| 19 | 9 | 9.22 u | -4.5 | (8, 1.5) |
| 20 | 10 | 9.487 u | -3 | (8.5, 1.5) |
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