用python计算两地之间的距离，知道两地的经纬度，要计算一地到19个地方的距离，如何一次算完

您可以使用`geopy`库来计算两个地点之间的距离，并使用循环来计算一地到19个地方的距离。以下是一个示例代码：

from geopy.distance import geodesic

# 定义一地的经纬度
origin = (lat1, lon1)

# 定义19个目的地的经纬度
destinations = [
    (lat2, lon2),
    (lat3, lon3),
    # 添加剩下的目的地
]

distances = []

# 循环计算一地到每个目的地的距离
for destination in destinations:
    distance = geodesic(origin, destination).kilometers
    distances.append(distance)

print(distances)

您需要将`lat1`和`lon1`替换为一地的纬度和经度，将`lat2`、`lon2`等替换为每个目的地的纬度和经度。这样，`distances`列表将包含一地到每个目的地的距离。

相关问题

python用经纬度计算两地距离

可以使用`geopy`库来计算两个地点之间的距离。以下是一个示例代码：

from geopy.distance import geodesic

# 两个地点的经纬度坐标
location_1 = (39.9075, 116.3972)  # 北京
location_2 = (31.2304, 121.4737)  # 上海

# 计算两地距离，返回值为千米
distance = geodesic(location_1, location_2).km

print(f"北京和上海之间的距离为{distance:.2f}千米")

输出结果为：

北京和上海之间的距离为1069.27千米

其中，`geodesic`函数可以接受两个经纬度坐标作为参数，并返回它们之间的距离。在本例中，我们将北京和上海的经纬度坐标作为参数传递给`geodesic`函数，并使用`.km`属性将返回的距离值转换为千米。

python实现经纬度换算 计算两地距离 地理可视化

Python可以通过多种库，如geopy和haversine来实现经纬度换算，计算两地距离和地理可视化。

经纬度换算是通过将地球视为一个椭球体，根据经度和纬度之间的关系计算出一个点的坐标。这可以在地图上标记一个地点，并计算该地点与另一个地点之间的距离。

计算两地距离可以使用haversine公式，该公式基于经纬度计算球面上两点之间的距离。geopy库可以使用haversine公式来计算两个点之间的距离。您可以使用这些库来计算两个城市之间的距离，或者在地图上标记一个点并计算到任何其他位置的距离。

地理可视化也可以使用Python来实现。Matplotlib和Plotly是其中两个最流行的库。这些库使您可以绘制地图、点、线和区域，并根据您的需求进行格式化和调整。

综上所述，Python具有强大的地理空间数据处理能力，可以处理和分析来自许多各种来源的地理数据，以及可视化和展示地理数据。这给地理研究者、旅游业和其他领域带来了巨大的方便和优势。