我希望能够拿到两（纬度，经度）点之间的距离的估计。 我想冲，因为这将是A *图搜索，我想它要快 。 积分将相隔至多800公里。
Answer 1:
这些问题的答案，以半正弦波（两个GPS点之间的方位和距离）在Python公式提供回答你的问题Python实现。
使用下面执行就我一个旧的笔记本电脑进行迭代10万，在不到1秒 。 我觉得你的目的，这应该是足够了。 但是，您优化性能之前，你就应该剖析什么。
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)) # Radius of earth in kilometers is 6371 km = 6371* c return km
低估haversine(lat1, long1, lat2, long2) * 0.90或任何因素你想要的。 我不知道怎样引入错误的低估是非常有用的。
Answer 2:
由于距离比较小，可以用等距离长方圆柱距离近似。 这种近似比使用半正矢式更快。 因此，从您的基准点（LAT1 / lon1）到您正在测试（LAT2 / lon2），使用下面的公式得到点的距离。 重要提示：您需要将所有经/纬度点转换为弧度：
R = 6371 // radius of the earth in km
x = (lon2 - lon1) * cos( 0.5*(lat2+lat1) )
y = lat2 - lat1
d = R * sqrt( x*x + y*y )
由于“R”是公里，距离“d”将在公里。
参考： http://www.movable-type.co.uk/scripts/latlong.html
Answer 3:
对速度的一个想法是转变经度/纬度协调成3D（X，Y，Z）坐标。 预处理点后，使用点之间的欧氏距离与实际距离的快速计算冲。
Answer 4:
对于最大速度，你可以创造这样一个彩虹表为坐标的距离。 这听起来像你已经知道你正在使用的区域，因此它似乎是，预先计算它们可能是可行的。 然后，你可以加载最近的组合，只是使用它。
例如，在美国大陆，经度是一个55度的跨度和纬度是20，这将是1100个整数点。 所有可能的组合之间的距离是一个握手问题是由第（n-1）（n）的回答/ 2或大约600K的组合。 这似乎是相当可行的存储和检索。 如果您提供您的要求的更多信息，我可以更具体。
Answer 5:
如果点之间的距离相对较小（米到几公里范围内），那么快速的方法之一可能是
from math import cos, sqrt
def qick_distance(Lat1, Long1, Lat2, Long2):
x = Lat2 - Lat1
y = (Long2 - Long1) * cos((Lat2 + Lat1)*0.00872664626)
return 111.138 * sqrt(x*x + y*y)
纬度，经度是弧度，在公里的距离。
从半正矢距离偏差在1％的数量级，而速度增益比〜10倍以上。
0.00872664626 = 0.5 * PI / 180，
111.138 -是对应于赤道到1度的距离，你可以用你的中间值替换它喜欢这里https://www.cartographyunchained.com/cgsta1/或用简单的查找表替换它。
Answer 6:
请使用下面的代码。
def distance(lat1, lng1, lat2, lng2):
#return distance as meter if you want km distance, remove "* 1000"
radius = 6371 * 1000
dLat = (lat2-lat1) * math.pi / 180
dLng = (lng2-lng1) * math.pi / 180
lat1 = lat1 * math.pi / 180
lat2 = lat2 * math.pi / 180
val = sin(dLat/2) * sin(dLat/2) + sin(dLng/2) * sin(dLng/2) * cos(lat1) * cos(lat2)
ang = 2 * atan2(sqrt(val), sqrt(1-val))
return radius * ang
Answer 7:
为了计算2点之间的半正矢距离u可以简单地使用mpu.haversine_distance（）文库，如下所示：
>>> import mpu
>>> munich = (48.1372, 11.5756)
>>> berlin = (52.5186, 13.4083)
>>> round(mpu.haversine_distance(munich, berlin), 1)
>>> 504.2
文章来源: How can I quickly estimate the distance between two (latitude, longitude) points?
