Python中是否有任何包允许人们对球体表面的经度/纬度进行类似kdtree的操作？ （这需要适当考虑球面距离，以及经度环绕）。
答案 0 :(得分：6)
二叉搜索树无法通过设计处理极坐标表示的环绕。您可能需要将坐标转换为3D笛卡尔空间，然后应用您最喜欢的搜索算法，例如kD-Tree，Octree等。
或者，如果您可以将坐标的输入范围限制为曲面上的小区域，则可以将适当的地图投影应用于此区域，即不会过度扭曲区域形状的区域，并应用这些无环绕的笛卡尔地图坐标上的标准二分搜索树。
答案 1 :(得分：1)
我相信scikit-learn中的BallTree和Haversine度量标准可以为您解决问题。
例如：
from sklearn.neigbors import BallTree
import numpy as np
import pandas as pd
cities = pd.DataFrame(data={
'name': [...],
'lat': [...],
'lon': [...]
})
query_lats = [...]
query_lons = [...]
bt = BallTree(np.deg2rad(cities[['lat', 'lon']].values), metric='haversine')
distances, indices = bt.query(np.deg2rad(np.c_[query_lats, query_lons]))
nearest_cities = cities['name'].iloc[indices]
请注意，此方法返回的距离假设球体的半径为1-将地球上的距离乘以半径= 6371km
请参阅：