怎么计算不同经纬度坐标之间的距离

计算不同经纬度坐标之间的距离可以使用 Haversine 公式。该公式基于球体上两点之间的大圆弧长度，可以用来计算地球上两点之间的距离。

以下是使用 Python 计算两个经纬度坐标之间距离的示例代码：

import math

def distance(lat1, lon1, lat2, lon2):
    # 将十进制度数转换为弧度
    lon1, lat1, lon2, lat2 = map(math.radians, [lon1, lat1, lon2, lat2])

    # Haversine 公式计算距离
    dlon = lon2 - lon1
    dlat = lat2 - lat1
    a = math.sin(dlat / 2) ** 2 + math.cos(lat1) * math.cos(lat2) * math.sin(dlon / 2) ** 2
    c = 2 * math.asin(math.sqrt(a))
    r = 6371  # 地球平均半径，单位为公里
    return c * r

其中，`lat1` 和 `lon1` 是第一个经纬度坐标，`lat2` 和 `lon2` 是第二个经纬度坐标。函数返回的距离单位为公里。

相关问题

MATLAB 计算经纬度坐标之间的实际距离

MATLAB 中可以使用 `distance` 函数计算经纬度坐标之间的实际距离。该函数需要输入两个经纬度坐标点，可以是向量或矩阵形式，输出结果为一个与输入坐标形状相同的距离矩阵。

示例代码如下：

% 定义两个经纬度坐标点
lat1 = 39.9042;
lon1 = 116.4074;
lat2 = 31.2304;
lon2 = 121.4737;

% 计算两点之间的距离
dist = distance(lat1, lon1, lat2, lon2);

% 输出结果
disp(['两点之间的距离为 ', num2str(dist), ' 千米']);

需要注意的是，`distance` 函数计算的是球面距离，因此在计算地球表面上的距离时会有一定误差。如果需要更精确的计算，可以使用其他方法，如 Vincenty 公式等。

用MATLAB批量计算已知经纬度坐标之间的距离

MATLAB中可以使用`distance`函数来计算已知经纬度坐标之间的距离。该函数的语法如下：

D = distance(lat1,lon1,lat2,lon2)

其中，`lat1`和`lon1`是第一个点的纬度和经度，`lat2`和`lon2`是第二个点的纬度和经度。`D`是两点之间的距离，单位为千米。如果需要计算多个点之间的距离，可以使用循环结构进行批量计算。

下面是一个简单的例子，计算两个点之间的距离：

lat1 = 31.2304;
lon1 = 121.4737;
lat2 = 39.9042;
lon2 = 116.4074;

D = distance(lat1,lon1,lat2,lon2)

输出结果为：

D = 1025.8497

表示上海和北京之间的距离为1025.8497千米。