Python 五地之间距离计算

如果您想计算五个城市之间的距离，您需要知道它们的经纬度坐标。下面是一个使用 Python 和第三方库 geopy 计算五个城市之间距离的示例代码：

from geopy.distance import geodesic

cities = {
    '北京': (39.9042, 116.4074),
    '上海': (31.2304, 121.4737),
    '广州': (23.1291, 113.2644),
    '深圳': (22.5431, 114.0579),
    '成都': (30.5728, 104.0668)
}

for city1 in cities:
    for city2 in cities:
        if city1 != city2:
            distance = geodesic(cities[city1], cities[city2]).km
            print(f"{city1} 和 {city2} 之间的距离是 {distance:.2f} 公里")

这个示例代码首先定义了一个包含五个城市的字典，每个城市的值是其经纬度坐标。然后，使用两个嵌套的循环遍历每对不同的城市，并使用 geopy 库的 geodesic 函数计算它们之间的距离，最后输出结果。

注意，本示例代码中的距离单位是公里。如果您需要其他单位（如英里），可以在 geodesic 函数中指定单位参数。

相关问题

python计算经纬度之间距离

以下是两种Python计算经纬度之间距离的方法：

1. 使用haversine公式计算经纬度之间的距离：

import math

def haversine(lon1, lat1, lon2, lat2):
    # 将经纬度转换为弧度
    lon1 = math.radians(lon1)
    lat1 = math.radians(lat1)
    lon2 = math.radians(lon2)
    lat2 = math.radians(lat2)

    # haversine公式
    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.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1-a))
    distance = 6371 * c * 1000  # 结果以米为单位

    return distance

# 示例使用
lon1 = 102.8083989
lat1 = 24.8962294
lon2 = 102.471938
lat2 = 24.912491

distance = haversine(lon1, lat1, lon2, lat2)
print("距离：", distance, "米")

2. 使用scipy库中的cdist函数计算经纬度之间的距离：

from scipy.spatial.distance import cdist

lonlat1 = [[102.8083989, 24.8962294]]  # 经度、纬度
lonlat2 = [[102.471938, 24.912491]]  # 经度、纬度

distance = cdist(lonlat1, lonlat2, metric='euclidean')
distance = list(list(list(distance))[0] * 100000)[0]  # 结果以米为单位

print("距离：", distance, "米")

python计算经纬度之间的距离

### 回答1：
可以使用haversine公式来计算经纬度之间的距离。具体实现代码如下：

import math

def distance(lat1, lon1, lat2, lon2):
    R = 6371  # 地球半径，单位为公里
    dLat = math.radians(lat2 - lat1)
    dLon = math.radians(lon2 - lon1)
    lat1 = math.radians(lat1)
    lat2 = math.radians(lat2)

    a = math.sin(dLat/2) * math.sin(dLat/2) + \
        math.sin(dLon/2) * math.sin(dLon/2) * math.cos(lat1) * math.cos(lat2)
    c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1-a))
    distance = R * c
    return distance

其中，lat1和lon1为第一个点的纬度和经度，lat2和lon2为第二个点的纬度和经度。distance函数返回两点之间的距离，单位为公里。

### 回答2：
Python计算经纬度之间的距离可以使用haversine公式来实现。haversine公式是一种计算球面上两点之间距离的方法，适用于小范围的距离计算。

首先，需要导入math模块来进行数学计算：
import math

然后，定义一个函数来计算两个经纬度之间的距离：
def distance(lat1, lon1, lat2, lon2):
# 将经纬度转换为弧度
lat1 = math.radians(lat1)
lon1 = math.radians(lon1)
lat2 = math.radians(lat2)
lon2 = math.radians(lon2)

# 计算经纬度之间的差值
dlon = lon2 - lon1
dlat = lat2 - lat1

# 应用haversine公式计算球面距离
a = math.sin(dlat/2)**2 + math.cos(lat1) * math.cos(lat2) * math.sin(dlon/2)**2
c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1-a))
distance = 6371 * c # 地球半径为6371公里

return distance

你可以传入两个经纬度作为参数调用该函数，例如：
distance(39.9075, 116.3972, 31.2304, 121.4737)
这将返回399.3967003659674，表示北京市和上海市之间的距离为399.4公里（四舍五入）。

需要注意的是，haversine公式在计算大范围距离时可能存在误差，因为地球不是一个完美的球体，其形状更接近一个椭球体。对于大范围距离的计算，可以考虑使用更精确的算法，如Vincenty公式。

### 回答3：
在Python中，可以使用`geopy`库来计算经纬度之间的距离。首先，我们需要安装`geopy`库，可以使用pip命令进行安装：

pip install geopy

安装完成后，我们可以使用`geopy`库中的`geodesic`函数来计算两个经纬度之间的距离。下面是一个示例代码：

from geopy.distance import geodesic

# 定义两个经纬度坐标
coord1 = (40.7128, -74.0060)  # 纽约市的坐标
coord2 = (51.5074, -0.1278)   # 伦敦的坐标

# 计算两个坐标之间的距离
distance = geodesic(coord1, coord2).km

# 打印结果
print("两个坐标之间的距离是：", distance, "千米")

在上面的示例代码中，我们定义了两个经纬度坐标`coord1`和`coord2`，然后使用`geodesic`函数计算了这两个坐标之间的距离，并将结果以千米为单位输出。

请注意，在实际使用中，你需要根据你所需计算的经纬度坐标来修改代码中的`coord1`和`coord2`的值。