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php如何计算坐标之间距离

本文实例为大家分享了php计算坐标之间距离实现代码,供大家参考,具体内容如下 地球上两个之间,可近可远。 当比较近时候,可以忽略球面因素,当做是一个平面,这样就有了两种计算方法。...//两距离比较近 function getDistance($lat1, $lng1, $lat2, $lng2) { $earthRadius = 6367000; //地球半径m $lat1...))); $calculatedDistance = $earthRadius * $stepTwo; return round($calculatedDistance); } //两距离比较远...cos($theta)); if ($dist < 0 ) { $dist += M_PI; } return $dist = $dist * $radius; } 小编再为大家分享一段php坐标之间距离求解代码...php define('EARTH_RADIUS', 6378.137);//地球半径 define('PI', 3.1415926); /** * 计算两组经纬度坐标 之间距离

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根据两经纬坐标计算距离

2015-12-30 08:47:44 在进行地图一类开发中经常会遇到需要计算之间距离,下来看以下如何通过经纬坐标来确定两距离 首先,设两分别为P1、P2,如果其值是用度分秒形式表示,...则需将其转换成十进制度形式,如P1纬度为23度30分,则其纬度值转换成十进制度形式为23.5度。...然后,分别将两经度、纬度值转换成弧度制形式,如P1纬度为23.5度,转换成弧度制则为:23.5*PI / 180。...然后再分别求取两纬度差(dlat)与经度差(dlon); 接下来求取两正弦与余弦值,公式如下:A=sin2(dlat/2) + cos(P1LatInRad)*cos(P2LatInRad)...*Sin2(dlon/2) 接着求取两正切值,公式如下:C=2*Math.Atan2(Math.Sqrt(A), Math.Sqrt(1-A)) 最后返回两距离:公式如下:D=EarthRadiusKm

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FaceNet模型计算人脸之间距离(TensorFlow)

128维特征向量,从而通过计算特征向量之间欧氏距离来得到人脸相似程度。...而这篇文章中他们提出了一个方法系统叫作FaceNet,它直接学习图像到欧式空间上点映射,其中呢,两张图像所对应特征欧式空间上距离直接对应着两个图像是否相似。...人脸之间距离 如上图所示,直接得出不同人脸图片之间距离,通过距离就可以判断是否是同一个人,阈值大概在1.1左右。...而现在我要做,就是训练好模型文件,实现任意两张人脸图片,计算其FaceNet距离。然后就可以将这个距离用来做其他事情了。...image_name1:第一张人脸图图片名 image_name2:第二张人脸图图片名 实验 给两个不同人的人脸图片,得到结果如下: 终端运行输出 如果比较两个相同的人脸图片,得到距离会是零

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两个经纬度之间距离计算公式excel_excel经纬度坐标计算距离

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。...已知AB列分别为起点经纬度,CD列分别终点经纬度,根据两经纬度计算距离 在E2单元格里输入: =6371004*ACOS(1-(POWER((SIN((90-B2)*PI()/180)COS...SIN((90-D2)*PI()/180)SIN(C2PI()/180)),2)+POWER((COS((90-B2)*PI()/180)-COS((90-D2)*PI()/180)),2))/2) 计算出第二行两距离...: 点击E2单元格,将鼠标移动到右下角小正方形上,此时鼠标变为+号,双击鼠标,计算出所有数据距离: 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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已知线段上某与起点距离,求该坐标

概述 在实际进行空间几何计算时候,很难确定直线方向向量,一般都是知道线段起点 (O) 和终点 (E) 。那么显然方向向量为 (D=E-O) 。...这时,根据射线向量方程,线段上某一P为: \[P=O+tD\] 很显然,这个t值就确定了线段上 (P) 位置。...在方向向量由起止确定,且点在线段内情况下,t取值范围为0到1:取值为0时就是起点 (O) ,取值为1时就是终点 (E) 。...进一步,根据相似三角形原则,如果知道 (P) 与起点 (O) 距离为d,则t取值为: \[t = \frac{d}{Mod(D)}\] 其中Mod(D)是向量模,也就是线段长度。 2....11.5); double d = 5; Vector2d P; CalPointFromLineWithDistance(O, E, d, P); cout << "计算

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计算Python Numpy向量之间欧氏距离实例

计算Python Numpy向量之间欧氏距离,已知vec1和vec2是两个Numpy向量,欧氏距离计算如下: import numpy dist = numpy.sqrt(numpy.sum(numpy.square...(vec1 – vec2))) 或者直接: dist = numpy.linalg.norm(vec1 – vec2) 补充知识:Python中计算两个数据点之间欧式距离,一个点到数据集中其他距离之和...如下所示: 计算数两个数据点之间欧式距离 import numpy as np def ed(m, n): return np.sqrt(np.sum((m - n) ** 2)) i = np.array...计算一个点到数据集中其他距离之和 from scipy import * import pylab as pl all_points = rand(500, 2) pl.plot(all_points...0.5) 以上这篇计算Python Numpy向量之间欧氏距离实例就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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python中对复数取绝对值来计算之间距离

参考链接: Python中复数1(简介) 在二维平面会涉及到两个变量x, y,并且有的时候需要计算两个二维坐标之间距离,这个时候将二维坐标转化为复数的话那么就可以使用python中abs绝对值函数对复数取绝对值来计算两个之间距离或者是计算复数模...,当我们将两个复数对应坐标相减然后对其使用abs绝对值函数那么得到就是两之间距离,对一个复数取绝对值得到就是复数模长  if __name__ == '__main__':     points...= [[1, 0], [0, 1], [2, 1], [1, 2]]     for i in points:         print(i)     # 使用python中解包将每个转换为复数表现形式...    points = [complex(*z) for z in points]     for i in range(len(points)):         # 计算每个复数模长        ...points[i] = abs(points[i])     print(points)     # 比如计算(0, 1) (1, 2)两之间距离     point1 = complex(0, 1

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