Python 語言是一種高級編程語言，簡單易學，適合進行數據分析和科學計算。當我們需要處理坐標數據時，求出兩點之間的距離是很常見的需求。使用 Python 語言，可以輕松地實現這一操作。

# 計算兩個點之間的歐氏距離
import math
x1, y1 = 1, 2
x2, y2 = 3, 4
distance = math.sqrt((x2-x1)**2 + (y2-y1)**2)
print("兩點之間的距離為：", distance)

在上面的代碼中，我們使用了 math 庫中的 sqrt() 函數來計算歐氏距離。 這個函數接受一個參數，即需要求平方根的數。x1, y1, x2, y2 分別代表了兩個點的橫坐標和縱坐標。x2-x1 和 y2-y1 分別代表了兩點在橫軸和縱軸上的距離，使用平方和再開根號則可以求出兩點之間的歐式距離。

Python 還提供了其他兩點距離的計算方法，比如曼哈頓距離（Manhattan Distance）和切比雪夫距離（Chebyshev Distance）。曼哈頓距離是指在兩點維度相加的差的絕對值之和，切比雪夫距離是指兩點維度之間的最大差距。下面分別來看一下求解曼哈頓距離和切比雪夫距離的Python代碼。

# 計算兩個點之間的曼哈頓距離
x1, y1 = 1, 2
x2, y2 = 3, 4
distance = abs(x2-x1) + abs(y2-y1)
print("兩點之間的曼哈頓距離為：", distance)
# 計算兩個點之間的切比雪夫距離
x1, y1 = 1, 2
x2, y2 = 3, 4
distance = max(abs(x2-x1), abs(y2-y1))
print("兩點之間的切比雪夫距離為：", distance)

以上就是關于 Python 中計算點坐標距離的簡單介紹。Python 語言提供了多種計算兩點距離的方法，根據需求進行選擇即可。在實際編程過程中，可以結合不同的坐標系對不同的場景進行處理，來得出更加準確的結果。