最も近い緯度と経度を見つけよう

Question

私は小さなプログラムを書いており、効率を改善するために、私は自分の配列に最も近い緯度と経度を見つける必要があります。

では、次のコードを持っていると仮定します

tempDataList = [{'lat': 39.7612992 , 'lon': -86.1519681}, 
       {"lat": 39.762241, "lon": -86.158436}, 
       {"lat": 39.7622292, "lon": -86.1578917}] 

tempLatList = [] 
tempLonList = [] 

for item in tempDataList: 
    tempLatList.append(item['lat']) 
    tempLonList.append(item['lon']) 

closestLatValue = lambda myvalue: min(tempLatList, key=lambda x: abs(x - myvalue)) 
closestLonValue = lambda myvalue: min(tempLonList, key=lambda x: abs(x - myvalue)) 

print(closestLatValue(39.7622290), closestLonValue(-86.1519750)) 

私が得る結果は次のとおりです。

(39.7622292, -86.1519681) 

それがどうあるべきかは（この例では、リスト内の最後のオブジェクト）である

(39.7622292, -86.1578917) 

私は単一値の最も近いセルを取得する方法を知っていますが、私はラムダ関数を考慮したいと思いますどちらの値でも私は完全にはわかりません。助けて？

Answer 1

グローブ上のポイント間の距離を正確に計算するには、Haversineの式が必要です。 this answerで提供されるPython実装を使用して、あなたはこのようにそれをコーディングすることができます：

from math import cos, asin, sqrt 

def distance(lat1, lon1, lat2, lon2): 
    p = 0.017453292519943295 
    a = 0.5 - cos((lat2-lat1)*p)/2 + cos(lat1*p)*cos(lat2*p) * (1-cos((lon2-lon1)*p))/2 
    return 12742 * asin(sqrt(a)) 

def closest(data, v): 
    return min(data, key=lambda p: distance(v['lat'],v['lon'],p['lat'],p['lon'])) 

tempDataList = [{'lat': 39.7612992, 'lon': -86.1519681}, 
       {'lat': 39.762241, 'lon': -86.158436 }, 
       {'lat': 39.7622292, 'lon': -86.1578917}] 

v = {'lat': 39.7622290, 'lon': -86.1519750} 
print(closest(tempDataList, v)) 

Answer 2

を地球が平面であれば、

from itertools import combinations 
from math import sqrt 

coords = [{'lat': 39.7612992 , 'lon': -86.1519681}, 
       {"lat": 39.762241, "lon": -86.158436}, 
       {"lat": 39.7622292, "lon": -86.1578917}] 


def euclidean(l1, l2): 
    return ((l1[0]**2)-(l2[0]**2)) + ((l1[1]**2)-(l2[1]**2)) 

pairs = [j for j in combinations([i.values() for i in coords], 2)] 
pairs.sort(key= lambda x: euclidean(*x)) 
print pairs[-1]