点集之间的Python（最小）大圆距离

Question

是否存在一个Python软件包，用于有效地计算数组a中每个（纬度，经度）点到数组b中每个（纬度）的最小大圆距离？例如，scipy.spatial.distance.cdist不幸的是，据我所知，它不支持球面距离。

在许多数据点（例如a和b分别具有〜70000和〜1200点的情况下），如果使用不同的{{1 }}和a数组是必需的。

b

Answer 1

由于大圆的长度与弦长成正比，所以最小大圆的距离等于嵌入在欧氏3D空间中的点的最小距离。

因此，我建议计算与每个纬度和经度对等效的x，y，z坐标，并使用提到的scipy函数

voltage_bus_value = [f"^V_BS({n})" for n in bus_values]
voltage_values = df[df['V_BS'].isin(voltage_names)]['V_BS_Values'].values
#output
array([0.98974069])

找到最小的3D欧几里得距离，可以很容易地将其转换回大圆距。