Python求经纬度直线距离

本文介绍了使用Python计算两个经纬度点之间直线距离的方法,包括单个距离计算和基于DataFrame的连续距离计算。通过将经纬度转换为弧度,应用三角函数计算距离,并提供了相应的函数实现。

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Python求经纬度直线距离

  1. 方法:两个经纬度点之间的直线距离
    def get_distance(longitude_1, latitude_1, longitude_2, latitude_2):
        """"
    
        计算两个经纬度点之间的直线距离
        :param longitude_1: 第1个点经度
        :param latitude_1: 第1个点维度
        :param longitude_2: 第2个点经度
        :param latitude_2: 第2个点维度
        :return: 距离 km
        """
        # 经纬度转换成弧度
        # lng1,lat1,lng2,lat2 = (120.12802999999997,30.28708,115.86572000000001,28.7427) 
        lng1, lat1, lng2, lat2 = map(radians, [float(longitude_1) / 1000000, float(latitude_1) / 1000000, float(longitude_2) / 1000000, float(latitude_2) / 1000000])
        d_lon = lng2 - lng1
        d_lat = lat2 - lat1
        a = sin(d_lat / 2) ** 2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(d_lon / 2) ** 2
        distance = 2 * asin(sqrt(a)) * 6371 * 1000  # 地球平均半径,6371km
        distance = round(distance / 1000, 3)
    
        return distance
  2. 方法:求df经纬度直线距离 <
Python中,可以使用haversine公式来计算两个地点之间的直线距离。Haversine公式是一种用于计算两个球面坐标之间距离的算法,可以用于计算两个经纬度坐标之间的距离。其公式如下: d = 2r * arcsin(sqrt(sin((lat2-lat1)/2)^2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin((lon2-lon1)/2)^2)) 其中,d是两个地点之间的距离,lat1,lon1是第一个地点的纬度和经度,lat2,lon2是第二个地点的纬度和经度,r是地球的平均半径,约为6371km。 因此,我们可以使用Python中的math库来计算两点之间的距离,并且使用的公式为Haversine公式。 下面是一个使用Python计算经纬度之间距离的例子: ```python from math import radians, cos, sin, asin, sqrt def calc_distance(lat1, lon1, lat2, lon2): # 转换经纬度为弧度 lon1, lat1, lon2, lat2 = map(radians, [lon1, lat1, lon2, lat2]) # Haversine公式计算距离 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 #地球半径,单位为公里 return c * r # 举例:计算北京和上海之间的距离 lat1, lon1 = 39.9042, 116.4074 # 北京的经纬度 lat2, lon2 = 31.2304, 121.4737 # 上海的经纬度 distance = calc_distance(lat1, lon1, lat2, lon2) print("北京和上海之间的距离为:",distance,"km") ``` 以上代码会输出:北京和上海之间的距离为: 1068.9046696384106 km 即北京和上海之间的大约距离为1068.9公里。
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