用Python计算两个GPS点之间的距离

计算两个GPS点之间的距离是一个地理和数学的练习，我们可以在Python框架内操作。现在让我们来看看我们如何用Python进行这一操作。

使用Python中的哈弗尔辛公式计算两个GPS点之间的距离

哈弗辛公式是用Python计算两个GPS点之间距离的简化方法，但是它的计算是基于地球是一个完美的球体这一假设。然而，地球并不是一个完美的球体。

这意味着我们将得到的结果不会是完全准确的；由于这个假设，有一点误差。haversine公式通过计算两对经度和纬度之间的距离来计算两个GPS点之间的距离。

创建一个Python并在里面输入这些代码。将文件命名为new.py ，如下图所示：

代码片段-new.py ：

from math import radians, cos, sin, asin, sqrt
def haversine(lat1, lon1, lat2, lon2):
      R = 3959.87433
      dLat = radians(lat2 - lat1)
      dLon = radians(lon2 - lon1)
      lat1 = radians(lat1)
      lat2 = radians(lat2)
      a = sin(dLat/2)**2 + cos(lat1)*cos(lat2)*sin(dLon/2)**2
      c = 2*asin(sqrt(a))
      return R * c
lon1 = -103.548851
lat1 = 32.0004311
lon2 = -103.6041946
lat2 = 33.374939
print(haversine(lat1, lon1, lat2, lon2))

输出：

当我们点击运行时，我们应该在终端里面看到这个结果。

使用Python中的mpu 库计算两个GPS点之间的距离

mpu 源自Martins Python Utilities，它是一个Python库，可以用来执行各种功能而不需要任何其他的依赖。

首先，我们通过输入以下内容来安装mpu ：

pip install mpu

然后，我们创建一个新的Python文件，命名为new.py ，并键入以下代码：

代码片段-new.py ：

import mpu
lat1 = 32.0004311
lon1 = -103.548851
lat2 = 33.374939
lon2 = -103.6041946
dist = mpu.haversine_distance((lat1, lon1), (lat2, lon2))
print(dist)

等待片刻，你应该在终端内查看计算的距离。

输出：

使用Python中的geopy 库计算两个GPS点之间的距离

geopy for Python是一个专门用于计算国家、州、城市等之间距离的库。正如我们在下面的例子中所观察到的，我们可以用公里、英里等来计算距离。

在终端内，键入以下内容来安装geopy 库：

pip install geopy

创建一个新文件，命名为new.py ，并输入这些代码。

from geopy.distance import geodesic
origin = (30.172705, 31.526725)
dist = (30.288281, 31.732326)
print(geodesic(origin, dist).kilometers)

输出：

如果你想让结果以英里为单位显示，将最后一点代码中的kilometers 改为miles ，然后运行该代码。

结论

计算地球上两个特定点之间的距离再简单不过了。尽管哈维辛公式可能会有0.5%的偏差，但其结果仍然很接近，可用于各种项目。

火焰兔

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