两个地理坐标距离计算

操作步骤：

导包
- 使用geodesic()函数
- 或者使用great_circle

from geopy.distance import great_circle, geodesic
# 注意：两个函数得到的结果不同
print(geodesic((32.03128, 118.784149), (32.067131, 118.783966)).m)  # 计算两个坐标直线距离   # 3975.471457390853
print(great_circle((32.03128, 118.784149), (32.067131, 118.783966)).m)    # 两个函数的差别 3986.492256905095

结果：
3975.471457390853
3986.492256905095

那么，给定一组经纬度坐标的二维数组如何对每个位置的距离进行计算？

注意： calculate_distance()方法使用np.linalg.norm()借用欧式距离进行计算，并不对。
calculate_distance2()是正确方法

import numpy as np
import pandas as pd
from geopy.distance import geodesicprint(geodesic((31.237872, 121.470259), (31.246946, 121.513919)).m)  # 计算两个坐标直线距离   # 4279.081922014711# 1.数据集
C = np.array([[31.237872, 121.470259], [31.246946, 121.513919], [31.234472, 121.473219]], dtype=float)
city_num = C.shape[0]  # ES的数量# 函数：计算城市之间的距离
def calculate_distance(C):"""根据坐标，得出城市之间的距离矩阵:param C,城市的二维坐标:return: distance_matrix"""num = city_numdistance_matrix = np.zeros((num, num))  # 打印一个52行52列的二维数组for i in range(num):for j in range(i, num):distance_matrix[i][j] = distance_matrix[j][i] = np.linalg.norm(C[i] - C[j])return distance_matrix  # distance_matrix[i][j] = distance_matrix[j][i]表示城市i和j距离def calculate_distance2(C):"""根据坐标，得出城市之间的距离矩阵:param C,城市的二维坐标:return: distance_matrix"""num = city_numdistance_matrix = np.zeros((num, num), dtype=float)  # 打印一个52行52列的二维数组for i in range(num):for j in range(i, num):temp = geodesic(C[i], C[j]).mdistance_matrix[i][j] = distance_matrix[j][i] = tempreturn distance_matrix  # distance_matrix[i][j] = distance_matrix[j][i]表示城市i和j距离print(calculate_distance(C))
print("*"*60)
print(calculate_distance2(C))

输出：
4279.081922014711
[[0.         0.04459297 0.00450795][0.04459297 0.         0.04256866][0.00450795 0.04256866 0.        ]]
************************************************************
[[   0.         4279.08192201  470.77248076][4279.08192201    0.         4116.51181745][ 470.77248076 4116.51181745    0.        ]]

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