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緯度/経度に基づいて2点間の距離を取得する

私はこの式を実装しようとしました： http://andrew.hedges.name/experiments/haversine/ apletは、私がテストしている2つのポイントに適しています。

enter image description here

しかし、私のコードは機能していません。

from math import sin, cos, sqrt, atan2

R = 6373.0

lat1 = 52.2296756
lon1 = 21.0122287
lat2 = 52.406374
lon2 = 16.9251681

dlon = lon2 - lon1
dlat = lat2 - lat1
a = (sin(dlat/2))**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * (sin(dlon/2))**2
c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1-a))
distance = R * c

print "Result", distance
print "Should be", 278.546

返される距離は5447.05546147です。どうして？

pythongeocodinggeogeography
98
gwaramadze

編集：ちょうどメモとして、2点間の距離をすばやく簡単に見つける方法が必要な場合は、 Kurtの答え Haversineを再実装する代わりに-以下の彼の投稿の理論的根拠を参照してください。

この回答は、OPが実行された特定のバグへの回答にのみ焦点を当てています。

Pythonでは、すべてのtrig関数 ラジアンを使用 であり、度ではないからです。

数値を手動でラジアンに変換するか、mathモジュールの radians 関数を使用できます。

from math import sin, cos, sqrt, atan2, radians

# approximate radius of earth in km
R = 6373.0

lat1 = radians(52.2296756)
lon1 = radians(21.0122287)
lat2 = radians(52.406374)
lon2 = radians(16.9251681)

dlon = lon2 - lon1
dlat = lat2 - lat1

a = sin(dlat / 2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(dlon / 2)**2
c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1 - a))

distance = R * c

print("Result:", distance)
print("Should be:", 278.546, "km")

距離は278.545589351 kmの正しい値を返しています。

153
Michael0x2a

更新：2018年4月：Vincentyの距離はGeoPyバージョン 1.1 から廃止されることに注意してください-geopy.distance.distanceを使用する必要があります（）代わりに！

上記の答えは Haversine式 に基づいています。これは、地球が球体であると仮定し、最大で約0.5％の誤差が生じます（help(geopy.distance)による）。 Vincenty distance は WGS-84 などのより正確な楕円モデルを使用し、 geopy で実装されます。例えば、

import geopy.distance

coords_1 = (52.2296756, 21.0122287)
coords_2 = (52.406374, 16.9251681)

print geopy.distance.vincenty(coords_1, coords_2).km

デフォルトの楕円WGS-84を使用して、279.352901604キロメートルの距離を出力します。 （.milesまたは他のいくつかの距離単位のいずれかを選択することもできます）。

148
Kurt Peek

検索エンジン経由でここに来て、すぐに使用できるソリューションを探している人（私のような）の場合、 mpu をインストールすることをお勧めします。 pip install mpu --user経由でインストールし、次のように使用して haversine distance を取得します。

import mpu

# Point one
lat1 = 52.2296756
lon1 = 21.0122287

# Point two
lat2 = 52.406374
lon2 = 16.9251681

# What you were looking for
dist = mpu.haversine_distance((lat1, lon1), (lat2, lon2))
print(dist)  # gives 278.45817507541943.

代替パッケージは gpxpy です。

依存関係が必要ない場合は、次を使用できます。

import math


def distance(Origin, destination):
    """
    Calculate the Haversine distance.

    Parameters
    ----------
    Origin : Tuple of float
        (lat, long)
    destination : Tuple of float
        (lat, long)

    Returns
    -------
    distance_in_km : float

    Examples
    --------
    >>> Origin = (48.1372, 11.5756)  # Munich
    >>> destination = (52.5186, 13.4083)  # Berlin
    >>> round(distance(Origin, destination), 1)
    504.2
    """
    lat1, lon1 = Origin
    lat2, lon2 = destination
    radius = 6371  # km

    dlat = math.radians(lat2 - lat1)
    dlon = math.radians(lon2 - lon1)
    a = (math.sin(dlat / 2) * math.sin(dlat / 2) +
         math.cos(math.radians(lat1)) * math.cos(math.radians(lat2)) *
         math.sin(dlon / 2) * math.sin(dlon / 2))
    c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1 - a))
    d = radius * c

    return d


if __== '__main__':
    import doctest
    doctest.testmod()
63
Martin Thoma

geodesicパッケージのgeopyを使用する非常にシンプルで堅牢なソリューションにたどり着きました。プロジェクトで使用する可能性が高いため、追加のパッケージをインストールする必要はありません。

ここに私の解決策があります：

from geopy.distance import geodesic


Origin = (30.172705, 31.526725)  # (latitude, longitude) don't confuse
dist = (30.288281, 31.732326)

print(geodesic(Origin, dist).meters)  # 23576.805481751613
print(geodesic(Origin, dist).kilometers)  # 23.576805481751613
print(geodesic(Origin, dist).miles)  # 14.64994773134371

ジオピー

2
Ramy Mohamed
import numpy as np


def Haversine(lat1,lon1,lat2,lon2, **kwarg):
    """
    This uses the ‘haversine’ formula to calculate the great-circle distance between two points – that is, 
    the shortest distance over the earth’s surface – giving an ‘as-the-crow-flies’ distance between the points 
    (ignoring any hills they fly over, of course!).
    Haversine
    formula:    a = sin²(Δφ/2) + cos φ1 ⋅ cos φ2 ⋅ sin²(Δλ/2)
    c = 2 ⋅ atan2( √a, √(1−a) )
    d = R ⋅ c
    where   φ is latitude, λ is longitude, R is earth’s radius (mean radius = 6,371km);
    note that angles need to be in radians to pass to trig functions!
    """
    R = 6371.0088
    lat1,lon1,lat2,lon2 = map(np.radians, [lat1,lon1,lat2,lon2])

    dlat = lat2 - lat1
    dlon = lon2 - lon1
    a = np.sin(dlat/2)**2 + np.cos(lat1) * np.cos(lat2) * np.sin(dlon/2) **2
    c = 2 * np.arctan2(a**0.5, (1-a)**0.5)
    d = R * c
    return round(d,4)
0
Sudhirln92