计算并输出两个点之间的最大圆距离。最大圆距离d(单位为海里)的计算公式为: 42 y1=eval(input()) 43 x2=eval(input()) d-60arccos(sin(x1)sin(x2)+cos(x1)cos(x2)cos(y1-y2))

由于缺少完整的代码，无法直接计算最大圆距离。但是，可以提供一个计算最大圆距离的示例代码：

import math

# 输入点1的经纬度
lat1 = float(input("输入点1的纬度："))
lon1 = float(input("输入点1的经度："))

# 输入点2的经纬度
lat2 = float(input("输入点2的纬度："))
lon2 = float(input("输入点2的经度："))

# 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)

# 计算最大圆距离
d = 60 * math.acos(math.sin(lat1) * math.sin(lat2) + math.cos(lat1) * math.cos(lat2) * math.cos(lon1 - lon2))

# 输出结果
print("最大圆距离为：{:.2f}海里".format(d))

相关问题

python 计算两点之间距离

要计算两点之间的距离，可以使用数学公式来实现。根据引用中的代码，你可以先将输入的字符串分割成四个数值型变量x1、y1、x2、y2，然后使用distance函数计算距离。具体实现方法如下：

import math

ntxt = input("").split()
x1, y1, x2, y2 = map(eval, ntxt)

def distance(x1, y1, x2, y2):
    return math.sqrt((x2 - x1) ** 2 + (y2 - y1) ** 2)

print("{:.2f}".format(distance(x1, y1, x2, y2)))

这段代码将输出两点之间的距离，保留两位小数。关于这个问题，还可以进一步提问：

python 计算不同记录之间的距离，并判定相似度超过阈值的记录为重复记录

要计算不同记录之间的距离并判断相似度超过阈值的记录为重复记录，可以使用编辑距离算法或者余弦相似度算法。

编辑距离算法是指两个字符串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数，可以用来衡量两个字符串的相似程度。

余弦相似度算法是指两个向量之间的夹角余弦值，可以用来衡量两个向量的相似程度。

在 Python 中，可以使用以下代码实现：

使用编辑距离算法：

import editdistance

# 计算两个字符串之间的编辑距离
distance = editdistance.eval(str1, str2)

# 判断两个字符串是否相似
if distance <= threshold:
    # 两个字符串相似，认为是重复记录
else:
    # 两个字符串不相似，不是重复记录

使用余弦相似度算法：

import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 将两个字符串转化为向量
vector1 = np.array([...])
vector2 = np.array([...])

# 计算两个向量之间的余弦相似度
similarity = cosine_similarity(vector1.reshape(1, -1), vector2.reshape(1, -1))[0][0]

# 判断两个向量是否相似
if similarity >= threshold:
    # 两个向量相似，认为是重复记录
else:
    # 两个向量不相似，不是重复记录

其中，threshold 表示相似度的阈值，根据实际情况设置。