为什么这个 Python Haversine 公式会产生错误的答案？

Question

我在堆栈溢出时发现这段代码：

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

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])

        print(lon1, lat1, lon2, lat2)

        # haversine formula 
        dlon = abs(lon2 - lon1) 
        dlat = abs(lat2 - lat1) 
        a = sin(dlat/2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(dlon/2)**2
        c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1-a)) 
        r = 6371 # Radius of earth in kilometers. Use 3956 for miles
        return c * r

当我使用具有这些坐标的函数时：haversine(-94.5930, 39.1230, -94.4839, 39.1561)，它 returns 10.103458011601726.

当我通过在线gps坐标距离计算器运行这些坐标时，它们都给出了大约12公里的答案。

我找不到这段代码和 here 中的半正弦公式之间的任何区别，所以我不知道为什么它产生的答案与在线计算器（包括[中的那个）不同=23=])

Answer 1

在您的在线验证和使用您的功能之间，您混淆了纬度和经度的顺序。此函数需要 lon/lat 对，而 lat/long 是更典型的对顺序。如果您在网上输入错误，您的观察是可重复的 here。

print haversine(-94.5930, 39.1230, -94.4839, 39.1561) # 10.1034580116
print haversine(39.1230, -94.5930, 39.1561, -94.4839) # 12.1348612974

Answer 2

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

# approximate radius of earth in km
R = 6373.0

lat1 = radians(-94.5930)
lon1 = radians(39.1230)
lat2 = radians(-94.4839)
lon2 = radians( 39.1561)

dlon = lon2 - lon1
dlat = lat2 - lat1

a = sin(dlat / 2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(dlon / 2)**2
c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1 - a))

distance = R * c

print("Result:", distance)

结果：12.138670702897617

为什么这个 Python Haversine 公式会产生错误的答案？

Why is this Python Haversine formula producing incorrect answers?

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