下面是Erlang实现

lat_lng({Lat1, Lon1}=_Point1, {Lat2, Lon2}=_Point2) ->
  P = math:pi() / 180,
  R = 6371, % Radius of Earth in KM
  A = 0.5 - math:cos((Lat2 - Lat1) * P) / 2 +
    math:cos(Lat1 * P) * math:cos(Lat2 * P) * (1 - math:cos((Lon2 - Lon1) * P))/2,
  R * 2 * math:asin(math:sqrt(A)).

精确计算中长点之间距离所需的函数是复杂的，陷阱也很多。我不推荐哈弗辛或其他球形的解决方案，因为有很大的不准确性(地球不是一个完美的球体)。vincenty公式更好，但在某些情况下会抛出错误，即使编码正确。

与其自己编写函数，我建议使用geopy，它已经实现了非常精确的地理库来进行距离计算(论文来自作者)。

#pip install geopy
from geopy.distance import geodesic
NY = [40.71278,-74.00594]
Beijing = [39.90421,116.40739]
print("WGS84: ",geodesic(NY, Beijing).km) #WGS84 is Standard
print("Intl24: ",geodesic(NY, Beijing, ellipsoid='Intl 1924').km) #geopy includes different ellipsoids
print("Custom ellipsoid: ",geodesic(NY, Beijing, ellipsoid=(6377., 6356., 1 / 297.)).km) #custom ellipsoid

#supported ellipsoids:
#model             major (km)   minor (km)     flattening
#'WGS-84':        (6378.137,    6356.7523142,  1 / 298.257223563)
#'GRS-80':        (6378.137,    6356.7523141,  1 / 298.257222101)
#'Airy (1830)':   (6377.563396, 6356.256909,   1 / 299.3249646)
#'Intl 1924':     (6378.388,    6356.911946,   1 / 297.0)
#'Clarke (1880)': (6378.249145, 6356.51486955, 1 / 293.465)
#'GRS-67':        (6378.1600,   6356.774719,   1 / 298.25)

这个库的唯一缺点是它不支持向量化计算。 对于向量化计算，您可以使用新的gevectorslib。

#pip install geovectorslib
from geovectorslib import inverse
print(inverse(lats1,lons1,lats2,lons2)['s12'])

lat和lon是numpy数组。Geovectorslib是非常准确和非常快!我还没有找到改变椭球的方法。标准采用WGS84椭球，是大多数用途的最佳选择。

这是一个简单的javascript函数，从这个链接可能是有用的。不知何故相关，但我们使用谷歌地球javascript插件而不是地图

function getApproximateDistanceUnits(point1, point2) {

    var xs = 0;
    var ys = 0;

    xs = point2.getX() - point1.getX();
    xs = xs * xs;

    ys = point2.getY() - point1.getY();
    ys = ys * ys;

    return Math.sqrt(xs + ys);
}

单位不是距离，而是相对于坐标的比率。还有其他相关的计算，你可以在这里代替getApproximateDistanceUnits函数链接

然后我使用这个函数来查看经纬度是否在半径内

function isMapPlacemarkInRadius(point1, point2, radi) {
    if (point1 && point2) {
        return getApproximateDistanceUnits(point1, point2) <= radi;
    } else {
        return 0;
    }
}

点可以定义为

 $$.getPoint = function(lati, longi) {
        var location = {
            x: 0,
            y: 0,
            getX: function() { return location.x; },
            getY: function() { return location.y; }
        };
        location.x = lati;
        location.y = longi;

        return location;
    };

然后你可以做你的事情，看看一个点是否在一个半径范围内，比如:

 //put it on the map if within the range of a specified radi assuming 100,000,000 units
        var iconpoint = Map.getPoint(pp.latitude, pp.longitude);
        var centerpoint = Map.getPoint(Settings.CenterLatitude, Settings.CenterLongitude);

        //approx ~200 units to show only half of the globe from the default center radius
        if (isMapPlacemarkInRadius(centerpoint, iconpoint, 120)) {
            addPlacemark(pp.latitude, pp.longitude, pp.name);
        }
        else {
            otherSidePlacemarks.push({
                latitude: pp.latitude,
                longitude: pp.longitude,
                name: pp.name
            });

        }

在我的项目中，我需要计算很多点之间的距离，所以我继续尝试优化我在这里找到的代码。平均而言，在不同的浏览器中，我的新实现的运行速度比获得最多好评的答案快2倍。

function distance(lat1, lon1, lat2, lon2) {
  var p = 0.017453292519943295;    // Math.PI / 180
  var c = Math.cos;
  var a = 0.5 - c((lat2 - lat1) * p)/2 + 
          c(lat1 * p) * c(lat2 * p) * 
          (1 - c((lon2 - lon1) * p))/2;

  return 12742 * Math.asin(Math.sqrt(a)); // 2 * R; R = 6371 km
}

您可以在这里使用我的jsPerf并查看结果。

最近我需要在python中做同样的事情，所以这里是一个python实现:

from math import cos, asin, sqrt, pi

def distance(lat1, lon1, lat2, lon2):
    p = pi/180
    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)) #2*R*asin...

为了完整起见:维基百科上的Haversine。

如果你正在使用python; PIP安装地质

from geopy.distance import geodesic


origin = (30.172705, 31.526725)  # (latitude, longitude) don't confuse
destination = (30.288281, 31.732326)

print(geodesic(origin, destination).meters)  # 23576.805481751613
print(geodesic(origin, destination).kilometers)  # 23.576805481751613
print(geodesic(origin, destination).miles)  # 14.64994773134371

你也可以使用像geolib这样的模块:

安装方法:

$ npm install geolib

使用方法:

import { getDistance } from 'geolib'

const distance = getDistance(
    { latitude: 51.5103, longitude: 7.49347 },
    { latitude: "51° 31' N", longitude: "7° 28' E" }
)

console.log(distance)

文档: https://www.npmjs.com/package/geolib