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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) * …

我有三个维度的大量向量.我需要基于欧几里德距离对这些进行聚类,使得任何特定聚类中的所有向量彼此之间的欧几里德距离小于阈值"T".

我不知道有多少个集群存在.最后,可能存在不属于任何聚类的个体向量,因为其欧氏距离不小于空间中任何向量的"T".

这里应该使用哪些现有的算法/方法？