python中使用haversine公式计算地球上两点的距离

可以使用以下代码来计算地球上两点的距离：

from math import radians, sin, cos, sqrt, atan2

def haversine(lat1, lon1, lat2, lon2):
    R = 6371  # 地球的平均半径，单位为公里
    phi1 = radians(lat1)
    phi2 = radians(lat2)
    delta_phi = radians(lat2 - lat1)
    delta_lambda = radians(lon2 - lon1)

    a = sin(delta_phi / 2) ** 2 + cos(phi1) * cos(phi2) * sin(delta_lambda / 2) ** 2
    c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1 - a))

    distance = R * c  # 计算距离
    return distance

其中，lat1、lon1表示第一个点的纬度和经度，lat2、lon2表示第二个点的纬度和经度。函数返回的距离单位为公里。

相关问题

计算地球上两个点之间的大圆距离

计算地球上两个点之间的大圆距离可以使用 Haversine 公式，该公式基于两点间的经纬度坐标。公式如下：

d = 2r arcsin(sqrt(sin²((lat₂-lat₁)/2) + cos(lat₁)cos(lat₂)sin²((lon₂-lon₁)/2)))

其中，d 表示两点之间的大圆距离，r 表示地球半径，lat₁、lon₁ 和 lat₂、lon₂ 分别为两点的纬度和经度。所有角度值都应该使用弧度表示。

以下是一个 Python 代码示例，用于计算地球上两个点之间的大圆距离：

import math

def haversine_distance(lat1, lon1, lat2, lon2):
    r = 6371  # 地球半径，单位为公里
    phi1 = math.radians(lat1)
    phi2 = math.radians(lat2)
    delta_phi = math.radians(lat2 - lat1)
    delta_lambda = math.radians(lon2 - lon1)
    a = math.sin(delta_phi / 2) ** 2 + math.cos(phi1) * math.cos(phi2) * math.sin(delta_lambda / 2) ** 2
    c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1 - a))
    d = r * c
    return d

使用该函数，你可以计算两个点之间的大圆距离。例如，如果你想计算纽约市和洛杉矶之间的距离，可以使用如下代码：

ny_lat, ny_lon = 40.7128, -74.0060
la_lat, la_lon = 34.0522, -118.2437
distance = haversine_distance(ny_lat, ny_lon, la_lat, la_lon)
print(distance)  # 输出结果为 3932.39 公里

请注意，该公式假定地球是一个完美的球体，因此在极端情况下可能会产生一些误差。

用python语言编写一个计算两个经纬度之间距离的代码

### 回答1：

可以使用以下代码：

from math import radians, cos, sin, asin, sqrt
def haversine(lon1, lat1, lon2, lat2):
# 将十进制度数转化为弧度
lon1, lat1, lon2, lat2 = map(radians, [lon1, lat1, lon2, lat2])
# haversine公式
dlon = lon2 - lon1
dlat = lat2 - lat1
a = sin(dlat/2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(dlon/2)**2
c = 2 * asin(sqrt(a))
r = 6371 # 地球平均半径，单位为公里
return c * r

### 回答2：
下面是一个用Python编写的计算两个经纬度之间距离的代码：

import math

def distance_between_coordinates(lat1, lon1, lat2, lon2):
    # 将经纬度转换为弧度
    lat1_rad = math.radians(lat1)
    lon1_rad = math.radians(lon1)
    lat2_rad = math.radians(lat2)
    lon2_rad = math.radians(lon2)

    # 使用Haversine公式计算距离
    dlon = lon2_rad - lon1_rad
    dlat = lat2_rad - lat1_rad
    a = math.sin(dlat/2) ** 2 + math.cos(lat1_rad) * math.cos(lat2_rad) * math.sin(dlon/2) ** 2
    c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1-a))
    distance = 6371 * c

    return distance

# 例子：
lat1 = 40.7128
lon1 = -74.0060
lat2 = 34.0522
lon2 = -118.2437

result = distance_between_coordinates(lat1, lon1, lat2, lon2)
print("两个坐标之间的距离：", result, "公里")

上述代码使用了Haversine公式计算两个坐标之间的地表距离。其中`lat1`和`lon1`表示第一个坐标点的纬度和经度，`lat2`和`lon2`表示第二个坐标点的纬度和经度。最后输出的是距离的值，单位为公里。

注意，上述代码只适用于球面上的距离计算，不适用于计算地球上的距离。如果需要更精确的计算，可以考虑使用更复杂的算法。

### 回答3：
您好！以下是用Python语言编写的一个计算两个经纬度之间距离的代码：

import math

def calculate_distance(lat1, lon1, lat2, lon2):
    # 地球平均半径，单位为千米
    earth_radius = 6371.0

    # 将经纬度从度数转换为弧度
    lat1 = math.radians(lat1)
    lon1 = math.radians(lon1)
    lat2 = math.radians(lat2)
    lon2 = math.radians(lon2)

    # 计算经度和纬度的差值
    dlon = lon2 - lon1
    dlat = lat2 - lat1

    # 使用Haversine公式计算两点间的距离
    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))

    # 计算两点间的直线距离
    distance = earth_radius * c

    return distance

# 示例使用
lat1 = 39.908823
lon1 = 116.397470
lat2 = 40.908823
lon2 = 116.497470

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

print("两个经纬度之间的距离为：", distance, "千米")

以上代码使用了Haversine公式来计算两个经纬度之间的距离。根据给定的经纬度，通过计算经度和纬度的差值，然后利用Haversine公式和地球半径，最终得到两个经纬度之间的直线距离（单位：千米）。在示例使用中，我们计算了(39.908823,116.397470)和(40.908823,116.497470)这两个点之间的距离，并将结果打印输出。请根据实际需求修改代码中的经纬度值，以获得您需要的计算结果。