计算坐标之间的成对半正弦距离可以通过以下步骤进行:
下面是一个示例计算两个坐标点之间的成对半正弦距离的Python代码:
import math
def calculate_haversine_distance(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)
# 地球半径(单位:千米)
earth_radius = 6371
# 计算弧度差
delta_sigma = math.acos(math.sin(lat1_rad) * math.sin(lat2_rad) +
math.cos(lat1_rad) * math.cos(lat2_rad) * math.cos(lon2_rad - lon1_rad))
# 计算半正弦距离
haversine_distance = 2 * earth_radius * math.sin(delta_sigma / 2)
return haversine_distance
# 示例坐标:纽约市(40.7128° N,-74.0060° W)和洛杉矶(34.0522° N,-118.2437° W)
ny_lat = 40.7128
ny_lon = -74.0060
la_lat = 34.0522
la_lon = -118.2437
# 计算纽约市和洛杉矶之间的成对半正弦距离(单位:千米)
distance = calculate_haversine_distance(ny_lat, ny_lon, la_lat, la_lon)
print("成对半正弦距离:", distance, "千米")
此计算方法适用于计算地球上两个坐标之间的距离,可以应用于位置服务、航海、航空、地理信息系统等领域。
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