Question

所以我有此坐标列表，我需要它们之间的最终距离求和。

track = [[49.16967, 20.21491, 1343],
        [49.17066, 20.22002, 1373],
        [49.16979, 20.22416, 1408],
        [49.17077, 20.22186, 1422],
        [49.17258, 20.22094, 1467],
        [49.17294, 20.21944, 1460]]

到目前为止，我已经有了用于计算两组坐标之间距离的基本公式

import math
def distance(lat_start, lon_start, lat_ciel, lon_ciel):
    R = 6371000
    lat_start = math.radians(lat_start)
    lon_start = math.radians(lon_start)
    lat_ciel = math.radians(lat_ciel)
    lon_ciel = math.radians(lon_ciel)
    DiffLat = lat_ciel - lat_start
    DiffLon = lon_ciel - lon_start
    a = math.sin(DiffLat/2) ** 2 + math.cos(lat_start) * math.cos(lat_ciel) * math.sin(DiffLon / 2) ** 2
    c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1 - a))
    return R * c

我陷入了下一步，我尝试创建一个不同的函数，该函数将现有函数用于距离，并仅获取每组坐标并计算距离，然后将结果数字加在一起。
感谢您的帮助。

Answer 1

import math
from itertools import combinations

def distance(lat_start, lon_start, lat_ciel, lon_ciel):
    R = 6371000
    lat_start = math.radians(lat_start)
    lon_start = math.radians(lon_start)
    lat_ciel = math.radians(lat_ciel)
    lon_ciel = math.radians(lon_ciel)
    DiffLat = lat_ciel - lat_start
    DiffLon = lon_ciel - lon_start
    a = math.sin(DiffLat/2) ** 2 + math.cos(lat_start) * math.cos(lat_ciel) * math.sin(DiffLon / 2) ** 2
    c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1 - a))
    return R * c

def sum_distance(track):
  return sum((map(lambda p: distance(*p[0][:2], *p[1][:2]), combinations(track, 2))))

my_track = [[49.16967, 20.21491, 1343],
        [49.17066, 20.22002, 1373],
        [49.16979, 20.22416, 1408],
        [49.17077, 20.22186, 1422],
        [49.17258, 20.22094, 1467],
        [49.17294, 20.21944, 1460]]

print(sum_distance(my_track))   # 5252.0327870706005

说明

组合（...） https://docs.python.org/2/library/itertools.html#itertools.combinations 提供所有对的组合
lambda p：distance（* p [0] [：2]，* p [1] [：2]）计算a的距离对，其中p [0]和p [1]是一对的第一和第二个元素
[：2]是获取前两个元素（即经/纬度）的切片
* p [x] [：2]为距离函数的参数提供前两个元素的解压缩
map（...）生成所有对的距离
sum（...）总结成对的距离

基于纬度/经度的点列表之间的距离

1 个答案: