最近开发微信小程序,遇到了外卖配送半径的问题,在网上查阅了诸多资料,也大概理解了经纬度距离计算的公式原理,在此做下笔记,方便自己和大家学习使用. 若是把地球当作一个正常的球体(其实它是椭球)来说,球面两点之间的距离计算并不复杂,运用球坐标很容易就能计算出两点之间的弧长. 亲测有效的代码,原理就不详细讲了,列一大堆公式对急需使用的开发者也没太大帮助,网上一大堆,直接上代码好了. //经纬度转换成三角函数中度分表形式. function rad(d) { return d * Math.PI / 1

通过经纬度坐标计算距离的方法(经纬度距离计算) 最近在网上搜索“通过经纬度坐标计算距离的方法”,发现网上大部分都是如下的代码: #define PI 3.14159265 static double Rc = 6378137;  // 赤道半径 static double Rj = 6356725;  // 极半径 class JWD { public: double m_Longitude, m_Latitude; double m_RadLo, m_RadLa; double Ec; dou

一.两个坐标之间距离计算 参考链接: python实现 1.Python 根据地址获取经纬度及求距离 2.python利用地图两个点的经纬度计算两点间距离 LBS 球面距离公式 美团app筛选“离我最近” 之 地理空间距离计算优化 案例1.2,因为都是用LBS 球面距离公式(haversine公式)结果完全相同, 且与 geopy相差不大. 原文:geopy在python中的使用 geopy是一个关于地理编码的python库.主要有以下几个功能:(需要联网) 地理编码:将字符串转换为地理位置 逆

/// <summary> /// 通过地图上的两个坐标计算距离(C#版本) /// Add by 成长的小猪(Jason.Song) on 2017/11/01 /// http://blog.csdn.net/jasonsong2008 /// </summary> public class MapHelper { /// <summary> /// 地球半径 /// </summary> private const double EarthRadius

public class Distance{ private static final double EARTH_RADIUS = 6378137;    private static double rad(double d)    {       return d * Math.PI / 180.0;    }        /**     * 根据两点间经纬度坐标(double值),计算两点间距离,单位为米     * @param lng1     * @param lat1     * 

开发中经常会遇到计算两个点(经纬度)之间的距离或者计算最近门店的场景,下面简单实现一下如何计算两个经纬度之间相隔的距离. 1.导入geodesy的maven依赖 或者到阿里云maven仓库下载jar包 <dependency> <groupId>org.gavaghan</groupId> <artifactId>geodesy</artifactId> <version>1.1.3</version> </depe

IOS 计算两个经纬度之间的距离 一 丶 -(double)distanceBetweenOrderBy:(double) lat1 :(double) lat2 :(double) lng1 :(double) lng2{ CLLocation *curLocation = [[CLLocation alloc] initWithLatitude:lat1 longitude:lng1]; CLLocation *otherLocation = [[CLLocation alloc] init

#pragma mark - calculate distance 根据2个经纬度计算距离 #define PI 3.14159265358979323 +(double) CalculationDistanceOther_Lon1:(double)lon1 Other_Lat1:(double)lat1 self_Lon2:(double)lon2 self_Lat2:(double)lat2{ ; // 6378700.0f; //ave. radius = 6371.315 (someon

Java实现根据经纬度计算距离 在项目开发过程中,需要根据两地经纬度坐标计算两地间距离,所用的工具类如下: Demo1: public static double getDistatce(double lat1, double lat2, double lon1, double lon2) { double R = 6371; double distance = 0.0; double dLat = (lat2 - lat1) * Math.PI / 180; double dLon = (lo

/** * @Desc 根据经纬度坐标计算两点的距离算法<br> * @Author yangzhenlong <br> * @Data 2018/5/9 18:38 */ public class LocationUtils { private static final Double PI = Math.PI; private static final Double PK = 180 / PI; /** * @Description: 根据经纬度计算两点之间的距离 * * @pa

公式如下,单位米: 第一点经纬度:lng1 lat1 第二点经纬度:lng2 lat2 round(6378.138*2*asin(sqrt(pow(sin( (lat1*pi()/180-lat2*pi()/180)/2),2)+cos(lat1*pi()/180)*cos(lat2*pi()/180)* pow(sin( (lng1*pi()/180-lng2*pi()/180)/2),2)))*1000) 例如: SELECT store_id,lng,lat, ROUND(6378.13

sql计算经纬度得出最近距离的公式 //根据经纬度计算两点距离 mappoint //数据库已有字段,商家经纬度 实例:113.272148,23.147299 $lon = ""; //用户的 经度 113.30075 $lat = ""; //用户的 纬度 23.146901 substring_index(); //sql 函数 if('参数是否存在','参数存在执行','参数不存在执行'); 大概sql浏览 SELECT a.*, IF(a.mappoint

<?php //根据经纬度计算距离 function getdistance($lng1,$lat1,$lng2,$lat2) { //将角度转为狐度 $radLat1=deg2rad($lat1); $radLat2=deg2rad($lat2); $radLng1=deg2rad($lng1); $radLng2=deg2rad($lng2); $a=$radLat1-$radLat2;//两纬度之差,纬度<90 $b=$radLng1-$radLng2;//两经度之差纬度<180

案例1 >>> import pandas as pd >>> df=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[1,2,3],'C':[1,2,3]}) >>> df A  B  C 0  1  1  1 1  2  2  2 2  3  3  3 >>> df.loc[:,['A','B']] A  B 0  1  1 1  2  2 2  3  3 案例2 #coding:utf-8 import sys im

公式如下,单位米: 第一点经纬度:lng1 lat1 第二点经纬度:lng2 lat2 round(6378.138*2*asin(sqrt(pow(sin( (lat1*pi()/180-lat2*pi()/180)/2),2)+cos(lat1*pi()/180)*cos(lat2*pi()/180)* pow(sin( (lng1*pi()/180-lng2*pi()/180)/2),2)))*1000) 例如: SELECT store_id,lng,lat, ROUND(6378.13

/** *求两个已知经纬度之间的距离,单位为千米 *@param lng1,lng2 经度 *@param lat1,lat2 纬度 *@return float 距离,单位千米 **/ private function _distance($lng1,$lat1,$lng2,$lat2)//根据经纬度计算距离 { //将角度转为弧度 $radLat1=deg2rad($lat1); $radLat2=deg2rad($lat2); $radLng1=deg2rad($lng1); $radLn

/** *  @desc 根据两点间的经纬度计算距离 *  @param float $lat 纬度值 *  @param float $lng 经度值 */  function getDistance($lat1, $lng1, $lat2, $lng2)  {      $earthRadius = 6367000; //approximate radius of earth in meters        /*        Convert these degrees to radian

这是一个不错的示例,直接贴代码,首先要知道纬度值.经度值 /** * @desc 根据两点间的经纬度计算距离 * @param float $lat 纬度值 * @param float $lng 经度值 */ function getDistance($lat1, $lng1, $lat2, $lng2) { $earthRadius = 6367000; //approximate radius of earth in meters /* Convert these degrees to r

按照经纬度计算距离 日常开发中,特别是做微信项目时,经常会遇到根据用户地理位置来展示附近商家的功能,通常解决这种问题的思路是,后台设置商家的经纬度,然后再根据前台传的经纬度进行计算,具体经纬度转换以及前台如何获取,本篇不做详细介绍,可以使用php类方法计算,也可以通过sql语句来计算,在此,主要是介绍利用MySQL创建一个函数,然后在sql语句中使用 创建函数:lat_lng_distance(),单位:km,并已截取小数点2位 CREATE FUNCTION `lat_lng_distance

/** * 说明: 根据两点间的经纬度计算距离 * @param float $lat 纬度值 * @param float $lng 经度值 */ function getDistance($lat1, $lng1, $lat2, $lng2) { $earthRadius = 6367000; $lat1 = ($lat1 * pi() ) / 180; $lng1 = ($lng1 * pi() ) / 180; $lat2 = ($lat2 * pi() ) / 180; $lng2 =

根据经纬度计算距离公式 公式 对上面的公式解释如下: Lung1 Lat1表示A点经纬度, Lung2 Lat2表示B点经纬度: a=Lat1 – Lat2 为两点纬度之差 b=Lung1 -Lung2 为两点经度之差: 6378.137为地球半径,单位为千米: 计算出来的结果单位为千米,若将半径改为米为单位则计算的结果单位为米. 计算精度与谷歌地图的距离精度差不多,相差范围在0.2米以下. 参数说明 lng:经度 lat:纬度 地球半径:6378.137(千米) 一般地图上显示的坐标顺序为,纬