ST_Distance_Sphere() 在 Python 中?

ST_Distance_Sphere() in Python?

我正在做一个 Python 项目,我有两个 lat/long 对,我想计算它们之间的距离。在其他项目中,我使用 ST_Distance_Sphere(a.loc_point, b.loc_point) 在 Postgres 中计算了距离,但我想避免将所有数据加载到 Postgres 中,以便我可以计算距离差异。我已经搜索过,但没能找到我想要的,这纯粹是 Python 的实现,这样我就不必将数据加载到 Postgres 中。

我知道还有其他距离计算将地球视为一个完美的球体,但由于精度差,这些计算还不够好,这就是为什么我想使用 PostGIS ST_Distance_Sphere()函数(或等价物)。

这里有几个示例 Lat/Longs,我想计算它们的距离:

Lat, Long 1: (49.8755, 6.07594)
Lat, Long 2: (49.87257, 6.0784)

我无法想象我是第一个问这个问题的人,但是有没有人知道使用 ST_Distance_Sphere() 来纯粹从 [=29] 中进行 lat/long 距离计算的方法=] 脚本?

这是一个基本函数,用于计算半径 = 地球半径的完美球体上两个坐标之间的距离

from math import pi , acos , sin , cos
def calcd(y1,x1, y2,x2):
   #
   y1  = float(y1)
   x1  = float(x1)
   y2  = float(y2)
   x2  = float(x2)
   #
   R   = 3958.76 # miles
   #
   y1 *= pi/180.0
   x1 *= pi/180.0
   y2 *= pi/180.0
   x2 *= pi/180.0
   #
   # approximate great circle distance with law of cosines
   #
   x = sin(y1)*sin(y2) + cos(y1)*cos(y2)*cos(x2-x1)
   if x > 1:
       x = 1
   return acos( x ) * R

希望对您有所帮助!

看到这个How can I quickly estimate the distance between two (latitude, longitude) points?

from math import radians, cos, sin, asin, sqrt
def haversine(lon1, lat1, lon2, lat2):
    """
    Calculate the great circle distance between two points 
    on the earth (specified in decimal degrees)
    """
    # convert decimal degrees to radians 
    lon1, lat1, lon2, lat2 = map(radians, [lon1, lat1, lon2, lat2])
    # haversine formula 
    dlon = lon2 - lon1 
    dlat = lat2 - lat1 
    a = sin(dlat/2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(dlon/2)**2
    c = 2 * asin(sqrt(a)) 
    km = 6367 * c
    return km

亚伦 D

您可以通过添加 miles = km * 0.621371

将其修改为 return 英里

我会推荐 geopy 包 - 请参阅文档中的 Measuring Distance 部分...

对于您的具体情况:

from geopy.distance import great_circle

p1 = (49.8755, 6.07594)
p2 = (49.87257, 6.0784)

print(great_circle(p1, p2).kilometers)

除了这里提供的答案之外,我还找到了另一种方法。使用 python haversine 模块。

from haversine import haversine as h

# Return results in meters (*1000)
print '{0:30}{1:12}'.format("haversine module:", h(a, b)*1000)

我测试了所有三个答案加上 haversine 模块与我在 Postgres 中使用 ST_Distance_Sphere(a, b) 得到的结果。所有答案都非常好(谢谢),但 Sishaar Rao 的所有数学答案(计算)是最接近的。以下是结果:

# Short Distance Test
ST_Distance_Sphere(a, b):     370.43790478    
vincenty:                     370.778186438
great_circle:                 370.541763803
calcd:                        370.437386736
haversine function:           370.20481753
haversine module:             370.437394767

#Long Distance test:
ST_Distance_Sphere(a, b):     1011734.50495159
vincenty:                     1013450.40832
great_circle:                 1012018.16318
calcd:                        1011733.11203
haversine function:           1011097.90053
haversine module:             1011733.11203