比较两组经纬度坐标（一组125个数据，另一组137个数据）的分布相似度并可视化代码

可以使用Python中的Scipy库和Matplotlib库来实现这个任务。

首先，需要导入以下库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.spatial import distance_matrix
from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram

接着，我们需要定义两个经纬度坐标数组，分别为`coords1`和`coords2`，其中每个坐标点是一个二元组`(latitude, longitude)`。这里为了演示方便，我们使用随机生成的坐标数据：

# 随机生成坐标数据
np.random.seed(0)
coords1 = np.random.rand(125, 2) * 2 - 1
coords2 = np.random.rand(137, 2) * 2 - 1

接下来，我们可以使用`scipy.spatial.distance_matrix`函数计算两组坐标之间的距离矩阵，并将其转换成距离向量：

# 计算距离矩阵
dist_matrix = distance_matrix(coords1, coords2)

# 将距离矩阵转换成距离向量
dist_vector = dist_matrix.reshape(-1)

然后，我们可以使用`scipy.cluster.hierarchy.linkage`函数对距离向量进行层次聚类，得到一个聚类树：

# 对距离向量进行层次聚类
Z = linkage(dist_vector, 'ward')

最后，我们可以使用`scipy.cluster.hierarchy.dendrogram`函数绘制聚类树的可视化图形：

# 绘制聚类树可视化图形
plt.figure(figsize=(10, 5))
dendrogram(Z)
plt.show()

完整代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.spatial import distance_matrix
from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram

# 随机生成坐标数据
np.random.seed(0)
coords1 = np.random.rand(125, 2) * 2 - 1
coords2 = np.random.rand(137, 2) * 2 - 1

# 计算距离矩阵
dist_matrix = distance_matrix(coords1, coords2)

# 将距离矩阵转换成距离向量
dist_vector = dist_matrix.reshape(-1)

# 对距离向量进行层次聚类
Z = linkage(dist_vector, 'ward')

# 绘制聚类树可视化图形
plt.figure(figsize=(10, 5))
dendrogram(Z)
plt.show()

运行完上面的代码，就可以得到类似下图的聚类树可视化图形：