nx,ny = 0,0 #시작좌표

for i in range(n):
    result = 0
    for _ in range(7):
        ax = int(random.randrange(1, 16))
        ay = int(random.randrange(1, 16))
        distance = math.sqrt(abs(ax - nx) **2 + abs(ay - ny) **2)
        result += distance #result에 거리 누적
        nx = ax #다음거리가 이전거리가 되야하므로 변수에 넣어주기
        ny = ay
    distance = math.sqrt(abs(ax) **2 + abs(ay) **2)  #마지막 좌표에서 원점까지 돌아온 거리도 합산
    result += distance   # result에 거리 누적

    arr1.append(result)
    a = np.array([arr1])
    AVG = np.mean(a) #시뮬레이션의 평균을 도출

for i in range(n):
    result = 0
    for _ in range(2):
        bx = int(random.randrange(16, 41))
        by = int(random.randrange(16, 41))
        distance = math.sqrt(abs(bx - nx) **2 + abs(by - ny) **2)
        result += distance #result에 거리 누적
        nx = bx #다음거리가 이전거리가 되야하므로 변수에 넣어주기
        ny = by
    distance = math.sqrt(abs(bx) **2 + abs(by) **2)  #마지막 좌표에서 원점까지 돌아온 거리도 합산
    result += distance   # result에 거리 누적

    arr2.append(result)
    a = np.array([arr2])
    AVG = np.mean(a) #시뮬레이션의 평균을 도출

for i in range(n):
    result = 0
    for _ in range(1):
        cx = int(random.randrange(41, 101))
        cy = int(random.randrange(41, 101))
        distance = math.sqrt(abs(cx - nx) **2 + abs(cy - ny) **2)
        result += distance #result에 거리 누적
        nx = cx #다음거리가 이전거리가 되야하므로 변수에 넣어주기
        ny = cy
    distance = math.sqrt(abs(cx) **2 + abs(cy) **2)  #마지막 좌표에서 원점까지 돌아온 거리도 합산
    result += distance   # result에 거리 누적

    arr3.append(result)
    a = np.array([arr3])
    AVG = np.mean(a) #시뮬레이션의 평균을 도출

nx,ny = 0,0 #시작좌표

for i in range(n):
    result = 0
    for _ in range(7):
        ax = int(random.randrange(1, 16))
        ay = int(random.randrange(1, 16))
        distance = math.sqrt(abs(ax - nx) **2 + abs(ay - ny) **2)
        result += distance #result에 거리 누적
        nx = ax #다음거리가 이전거리가 되야하므로 변수에 넣어주기
        ny = ay
    distance = math.sqrt(abs(ax) **2 + abs(ay) **2)  #마지막 좌표에서 원점까지 돌아온 거리도 합산
    result += distance   # result에 거리 누적

    arr1.append(result)
    a = np.array([arr1])
    AVG = np.mean(a) #시뮬레이션의 평균을 도출

for i in range(n):
    result = 0
    for _ in range(2):
        bx = int(random.randrange(16, 41))
        by = int(random.randrange(16, 41))
        distance = math.sqrt(abs(bx - nx) **2 + abs(by - ny) **2)
        result += distance #result에 거리 누적
        nx = bx #다음거리가 이전거리가 되야하므로 변수에 넣어주기
        ny = by
    distance = math.sqrt(abs(bx) **2 + abs(by) **2)  #마지막 좌표에서 원점까지 돌아온 거리도 합산
    result += distance   # result에 거리 누적

    arr2.append(result)
    a = np.array([arr2])
    AVG = np.mean(a) #시뮬레이션의 평균을 도출

for i in range(n):
    result = 0
    for _ in range(1):
        cx = int(random.randrange(41, 101))
        cy = int(random.randrange(41, 101))
        distance = math.sqrt(abs(cx - nx) **2 + abs(cy - ny) **2)
        result += distance #result에 거리 누적
        nx = cx #다음거리가 이전거리가 되야하므로 변수에 넣어주기
        ny = cy
    distance = math.sqrt(abs(cx) **2 + abs(cy) **2)  #마지막 좌표에서 원점까지 돌아온 거리도 합산
    result += distance   # result에 거리 누적

    arr3.append(result)
    a = np.array([arr3])
    AVG = np.mean(a) #시뮬레이션의 평균을 도출

안녕하세요

랜덤으로 x,y 좌표를 뽑아 그 좌표 간의 거리를 구하려고하는데 제가 생각을 잘못했더군요

이 그림 처럼 (15~15) 좌표상에서 7개

(15~15)를 제외한 (40~40) 좌표상에서 2개

(40~40)을 제외한 (100~100)좌표상에서 1개 이걸 도출해내려했는데

바보같이 이걸 도출하는 식이엇엇습니다...

혹시 위에 그림과같은 좌표를 뽑을 만한 식을 구할수있을까요