python根据经纬度计算距离

可以使用haversine公式来计算两个地点的距离。haversine公式是根据地球上两点的经纬度计算它们之间距离的一种公式。

以下是一个用Python实现haversine公式的例子：

import math

def distance(lat1, lon1, lat2, lon2):
    R = 6371  # 地球的半径，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) ** 2 + math.cos(lat1) * math.cos(lat2) *
         math.sin(dLon / 2) ** 2)
    c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1 - a))
    distance = R * c
 
    return distance

函数的参数是两个地点的纬度和经度。它返回的距离单位是公里。

相关问题

python 两经纬度计算距离

可以使用Python中的geopy库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
coord1 = (31.2304, 121.4737)  # 上海经纬度
coord2 = (39.9042, 116.4074)  # 北京经纬度

# 计算两个经纬度之间的距离
distance = geodesic(coord1, coord2).km

print("两个经纬度之间的距离是：", distance, "千米")

输出结果为：

两个经纬度之间的距离是： 1068.9273170769022 千米

在上面的代码中，我们首先导入了geopy库中的geodesic函数。然后，我们定义了两个经纬度坐标，分别是上海和北京的经纬度。最后，我们使用geodesic函数计算了这两个经纬度之间的距离，并将结果以千米为单位打印出来。

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")