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问题

我想知道如何获得2个GPS点之间的距离和方位.我研究了半胱氨酸配方.有人告诉我,我也可以使用相同的数据找到轴承.

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一切都运转良好,但轴承还没有正常工作.轴承输出负值但应在0 - 360度之间.设定数据应该是水平方位,96.02166666666666 并且是:

Start point: 53.32055555555556 , -1.7297222222222221   
Bearing:  96.02166666666666  
Distance: 2 km  
Destination point: 53.31861111111111, -1.6997222222222223  
Final bearing: 96.04555555555555

这是我的新代码:

from math import *

Aaltitude = 2000
Oppsite  = 20000

lat1 = 53.32055555555556
lat2 = 53.31861111111111
lon1 = -1.7297222222222221
lon2 = -1.6997222222222223

lon1, lat1, lon2, lat2 = map(radians, [lon1, lat1, lon2, lat2])

dlon = lon2 - lon1
dlat = lat2 - lat1
a = sin(dlat/2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * …

我在单位球面上有几个点，它们根据https://www.cmu.edu/biolphys/deserno/pdf/sphere_equi.pdf 中描述的算法分布（并在下面的代码中实现）。在这些点中的每一个上，我都有一个值，在我的特定情况下，它表示 1 减去一个小错误。[0, 0.1]如果这很重要，则错误在，所以我的值在[0.9, 1].

可悲的是，计算错误是一个代价高昂的过程，我无法根据需要计算尽可能多的点。不过，我希望我的情节看起来像我在绘制“连续”的东西。所以我想为我的数据拟合一个插值函数，以便能够根据需要采样尽可能多的点。

经过一点研究，我发现scipy.interpolate.SmoothSphereBivariateSpline似乎完全符合我的要求。但我不能让它正常工作。

问题：我可以用什么来插值（样条、线性插值，目前什么都可以）我在单位球体上的数据？答案可以是“您误用了scipy.interpolation，这是执行此操作的正确方法”或“此其他功能更适合您的问题”。

应该可以执行numpy并scipy安装的示例代码：

import typing as ty

import numpy
import scipy.interpolate


def get_equidistant_points(N: int) -> ty.List[numpy.ndarray]:
    """Generate approximately n points evenly distributed accros the 3-d sphere.

    This function tries to find approximately n points (might be a little less
    or more) that are evenly distributed accros the 3-dimensional unit sphere.

    The algorithm used is described in
    https://www.cmu.edu/biolphys/deserno/pdf/sphere_equi.pdf.
    """ …