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这篇文章建立在这篇文章的基础上。

我得到了一个 Pandas 数据框，其中包含城市的地理坐标（大地坐标）作为经度和纬度。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([{'city':"Berlin", 'lat':52.5243700, 'lng':13.4105300},
                   {'city':"Potsdam", 'lat':52.3988600, 'lng':13.0656600},
                   {'city':"Hamburg", 'lat':53.5753200, 'lng':10.0153400}]);

对于每个城市，我都试图找到最近的另外两个城市。因此我尝试了 scipy.spatial.KDTree。为此，我必须将大地坐标转换为 3D 笛卡尔坐标（ECEF = 以地球为中心、以地球固定）：

from math import *

def to_Cartesian(lat, lng):
    R = 6367 # radius of the Earth in kilometers

    x = R * cos(lat) * cos(lng)
    y = R * cos(lat) * sin(lng)
    z = R * sin(lat)
    return x, y, z

df['x'], df['y'], df['z'] = zip(*map(to_Cartesian, df['lat'], df['lng']))
df

这给我这个：

这样我就可以创建 KDTree：

coordinates = …