在两个列表上计算半正弦_使用cudf和cuspatial计算组上的半正弦距离_在Matlab中使用半正弦计算笛卡尔距离的标准差？ - 腾讯云开发者社区

基础概念

半正弦（Haversine）公式是一种用于计算球面上两点之间最短距离的数学方法。它常用于地理信息系统（GIS）和导航系统中，计算地球表面上两点之间的距离。

类型

半正弦公式主要用于计算球面上两点之间的最短距离。它涉及到以下步骤：

将经纬度转换为弧度。
计算两点的经度和纬度的差值。
应用半正弦公式计算大圆距离。

应用场景

地理信息系统（GIS）：用于地图上的距离计算。
导航系统：用于计算两点之间的最短路径。
位置服务：如打车、共享单车等应用中的距离估算。

示例代码

以下是一个使用Python计算两个列表中经纬度点之间距离的示例代码：

import math

def haversine(lon1, lat1, lon2, lat2):
    """
    计算两个经纬度点之间的距离
    :param lon1: 第一个点的经度
    :param lat1: 第一个点的纬度
    :param lon2: 第二个点的经度
    :param lat2: 第二个点的纬度
    :return: 两点之间的距离（单位：公里）
    """
    # 将十进制度数转化为弧度
    lon1, lat1, lon2, lat2 = map(math.radians, [lon1, lat1, lon2, lat2])

    # haversine公式
    dlon = lon2 - lon1
    dlat = lat2 - lat1
    a = math.sin(dlat / 2) ** 2 + math.cos(lat1) * math.cos(lat2) * math.sin(dlon / 2) ** 2
    c = 2 * math.asin(math.sqrt(a))

    # 地球半径（单位：公里）
    r = 6371
    return c * r

# 示例列表
list1 = [(120.123, 30.456), (121.789, 31.234)]
list2 = [(120.789, 30.987), (122.456, 31.567)]

# 计算两个列表中所有点之间的距离
distances = []
for point1 in list1:
    for point2 in list2:
        distance = haversine(point1[0], point1[1], point2[0], point2[1])
        distances.append(distance)

print(distances)