Python中的ST_Distance_Sphere()？答案

【问题标题】：ST_Distance_Sphere() in Python?Python中的ST_Distance_Sphere()？
【发布时间】：2023-03-23 14:36:01
【问题描述】：

我正在做一个 Python 项目，我有两个纬度/经度对，我想计算它们之间的距离。在其他项目中，我使用 ST_Distance_Sphere(a.loc_point, b.loc_point) 计算了 Postgres 中的距离，但我想避免将所有数据加载到 Postgres 中，以便计算距离差异。我已经搜索过，但找不到我想要的，这是一个纯粹的 Python 实现，所以我不必将我的数据加载到 Postgres 中。

我知道还有其他将地球视为完美球体的距离计算，但由于精度差，这些计算还不够好，这就是我想使用 PostGIS ST_Distance_Sphere() 函数（或等效函数）的原因.

这是我想计算距离的几个示例经度/纬度：

Lat, Long 1: (49.8755, 6.07594)
Lat, Long 2: (49.87257, 6.0784)

我无法想象我是第一个提出这个问题的人，但是有没有人知道在 Python 脚本中使用 ST_Distance_Sphere() 进行纬度/长距离计算的方法？

【问题讨论】：

标签： python postgresql postgis

【解决方案1】：

我会推荐 geopy 包 - 请参阅文档中的 Measuring Distance 部分...

针对您的特殊情况：

from geopy.distance import great_circle

p1 = (49.8755, 6.07594)
p2 = (49.87257, 6.0784)

print(great_circle(p1, p2).kilometers)

【讨论】：

【解决方案2】：

这是一个基本函数，用于计算半径 = 地球半径的完美球体上两个坐标之间的距离

from math import pi , acos , sin , cos
def calcd(y1,x1, y2,x2):
   #
   y1  = float(y1)
   x1  = float(x1)
   y2  = float(y2)
   x2  = float(x2)
   #
   R   = 3958.76 # miles
   #
   y1 *= pi/180.0
   x1 *= pi/180.0
   y2 *= pi/180.0
   x2 *= pi/180.0
   #
   # approximate great circle distance with law of cosines
   #
   x = sin(y1)*sin(y2) + cos(y1)*cos(y2)*cos(x2-x1)
   if x > 1:
       x = 1
   return acos( x ) * R

希望这会有所帮助！

【讨论】：

您如何使用此解决方案获得以米为单位的答案？
在 R = 3958.76 # 英里的行中，只需将 R 设置为以米为单位的地球半径（637.1 万米），这应该以米为单位返回答案

【解决方案3】：

看到这个How can I quickly estimate the distance between two (latitude, longitude) points?

from math import radians, cos, sin, asin, sqrt
def haversine(lon1, lat1, lon2, lat2):
    """
    Calculate the great circle distance between two points 
    on the earth (specified in decimal degrees)
    """
    # convert decimal degrees to radians 
    lon1, lat1, lon2, lat2 = map(radians, [lon1, lat1, lon2, lat2])
    # haversine formula 
    dlon = lon2 - lon1 
    dlat = lat2 - lat1 
    a = sin(dlat/2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(dlon/2)**2
    c = 2 * asin(sqrt(a)) 
    km = 6367 * c
    return km

由亚伦 D

您可以通过添加miles = km * 0.621371修改它以返回里程

【讨论】：

【解决方案4】：

除了此处提供的答案之外，我还找到了另一种方法。使用 python hasrsine 模块。

from haversine import haversine as h

# Return results in meters (*1000)
print '{0:30}{1:12}'.format("haversine module:", h(a, b)*1000)

我根据我在 Postgres 中使用 ST_Distance_Sphere(a, b) 得到的结果测试了所有三个答案以及 hasrsine 模块。所有答案都很好（谢谢），但 Sishaar Rao 的所有数学答案（calcd）是最接近的。结果如下：

# Short Distance Test
ST_Distance_Sphere(a, b):     370.43790478    
vincenty:                     370.778186438
great_circle:                 370.541763803
calcd:                        370.437386736
haversine function:           370.20481753
haversine module:             370.437394767

#Long Distance test:
ST_Distance_Sphere(a, b):     1011734.50495159
vincenty:                     1013450.40832
great_circle:                 1012018.16318
calcd:                        1011733.11203
haversine function:           1011097.90053
haversine module:             1011733.11203

【讨论】：