Haversine公式 半正矢公式(haversine equation)用于计算两经纬度点的距离，公式为： d = 2 r argsin
在WGS84坐标系下，计算两点（经纬度坐标）之间的距离（单位：km）。 import math def LLs2Dist(lat1, lon1, lat2, lon2): R = 6371 dLat = (lat2 - lat1) * math.pi / 180.0 dLon = (lon2 - lon1) * math.pi / 180.0 a = math.sin(dLat / 2) * math.sin(dLat/2) + mat
我的目标是在我的最新项目中创建功能,最好使用PHP.每个用户注册后,他们将输入他们的邮政编码.然后希望我可以使用“开放街道地图”将其转换为经/纬度. 无论如何,我希望能够找出当前用户附近的其他用户. 我见过很多人使用Haversine公式,但这意味着用户要查询其他用户的详细信息以计
我正在尝试使用PHP中的等角近似公式来计算两个纬度/经度坐标之间的距离,但是对于某些经度坐标,我得到的结果不同于Haversine公式(我知道这是正确的). define('EARTH_RADIUS', 6371); function equirectangularRad($latFrom, $lngFrom, $latTo, $lngTo) { $latDelta = $latTo
我正在汽车交易网站上工作.我有一个名为vehicle的表,包含大约20个字段,包括车辆的制造商,型号等.我正在编写一个搜索查询,以按制造商检索系统组中的所有汽车及其制造商的计数. 因此,我的目标是让系统中的所有车辆按其制造商名称和制造商计数分组,但计数部分无法正常工作.通过忽略我
我想在Haversine公式的查询下运行为NamedQuery,但我不知道如何纠正它. set @orig_lat = 37.334542; set @orig_lon = -121.890821; set @dist = 10; select *, 3956 * 2 * ASIN(SQRT(POWER(SIN((@orig_lat - abs(mlatitude)) * pi() / 180 / 2), 2) + COS(@o
我有一个包含纬度和经度的地方的数据框.想象一下,例如城市. df = pd.DataFrame([{'city':"Berlin", 'lat':52.5243700, 'lng':13.4105300}, {'city':"Potsdam", 'lat':52.3988600, 'lng':13.06566
我想在$user_devices数组中找到两个最远的对象(来自彼此). $user_devices的每个对象都有属性：id,name,imei和coordinates.例： $user_devices = array( 'id' => '1', 'name' => 'First object', 'imei' => '123456789',
所以我试图在Unity中使用hasrsine公式来获得两个不同点(纬度和纵向)之间的距离.代码正在运行(没有错误),但我一直在得到错误的结果.我遵循了整个公式,所以我真的不知道数学/代码问题在哪里.任何的想法？ 这是代码： public float lat1 = 42.239616f; public float lat2 = -8.72304f;
我有一个坐标列表,可以使用haversine distance指标计算所有点之间的距离矩阵. 坐标是一个numpy.array形状(n,2)的(纬度,经度)对： [[ 16.34576887 -107.90942116] [ 12.49474931 -107.76030036] [ 27.79461514 -107.98607881] ... [ 12.90258404 -107.96786569] [ -6.2910
我正在PHP中实现Haversine公式如下 $result=mysqli_query($mysqli,"SELECT *,( 6371 * acos( cos( radians({$lat}) ) * cos( radians( `latitude` ) ) * cos( radians( `longitude` ) -radians({$lon}) ) +sin( radians({$lat}) ) * sin( radians( `latitude` ) ) ) ) AS distanc
我有一个应用程序,根据邮政编码搜索项目. 在搜索邮政编码时,我会返回来自该城市/邻居的所有产品(通过解析邮政/邮政编码完成). 我现在需要根据与原始邮政/邮政编码的距离对这些产品进行分类. 我在数据库中存储了Lat / Long,并计划使用Haversine公式计算与原始查询的apprx距离. 我的
