Python 高斯坐标转经纬度算法
# 高斯坐标转经纬度算法
# B=大地坐标X
# C=大地坐标Y
# IsSix=6度带或3度带
def GetLatLon2(B, C,IsSix):
#带号
D = math.trunc(C / 1000000)
#中央经线(单位:弧度)
K = 0
if IsSix:
K = D * 6 - 3 #6度带计算
else:
K = D * 3 #3度带计算
L = B/(6378245*(1-0.006693421623)*1.0050517739)
M = L +(0.00506237764 * math.sin(2*L)/2-0.00001062451*math.sin(4*L)/4+0.0000002081*math.sin(6*L)/6)/1.0050517739
N = L +(0.00506237764 * math.sin(2*M)/2-0.00001062451*math.sin(4*M)/4+0.0000002081*math.sin(6*M)/6)/1.0050517739
O = L +(0.00506237764 * math.sin(2*N)/2-0.00001062451*math.sin(4*N)/4+0.0000002081*math.sin(6*N)/6)/1.0050517739
P = L +(0.00506237764 * math.sin(2*O)/2-0.00001062451*math.sin(4*O)/4+0.0000002081*math.sin(6*O)/6)/1.0050517739
Q = L +(0.00506237764 * math.sin(2*P)/2-0.00001062451*math.sin(4*P)/4+0.0000002081*math.sin(6*P)/6)/1.0050517739
R = L +(0.00506237764 * math.sin(2*Q)/2-0.00001062451*math.sin(4*Q)/4+0.0000002081*math.sin(6*Q)/6)/1.0050517739
S = math.tan(R)
T = 0.006738525415*(math.cos(R))**2
U = 6378245/math.sqrt(1-0.006693421623*(math.sin(R))**2)
V = 6378245*(1-0.006693421623)/(math.sqrt((1-0.006693421623*(math.sin(R))**2)))**3
W = 5+3*S**2+T-9*T*S**2
X = 61+90*S**2+45*S**4
Y = 1+2*S**2+T**2
Z = 5+28*S**2+24*S**4+6*T+8*T*S**2
Lat= (180/pi)*(R-(C-D*1000000-500000)**2*S/(2*V*U)+(C-D*1000000-500000)**4*W/(24*U**3*V)-(C-D*1000000-500000)**6*X/(7200*U**5*V))
Lon= (180/pi)*(C-D*1000000-500000)*(1-(C-D*1000000-500000)**2*Y/(6*U**2)+(C-D*1000000-500000)**4*Z/(120*U**4))/(U*math.cos(P))
Lat = Lat
Lon = K + Lon
return (Lon, Lat)
Python 高斯坐标转经纬度算法的更多相关文章
- 火星坐标、百度坐标、WGS-84坐标相互转换及墨卡托投影坐标转经纬度JavaScript版
火星坐标 火星坐标是国家测绘局为了国家安全在原始坐标的基础上进行偏移得到的坐标,基本国内的电子地图.导航设备都是采用的这一坐标系或在这一坐标的基础上进行二次加密得到的.火星坐标的真实名称应该是GCJ- ...
- 【转】火星坐标、百度坐标、WGS-84坐标相互转换及墨卡托投影坐标转经纬度JavaScript版
原文地址:https://www.cnblogs.com/fwc1994/p/5884115.html 火星坐标 火星坐标是国家测绘局为了国家安全在原始坐标的基础上进行偏移得到的坐标,基本国内的电子地 ...
- Arcgis js之web墨卡托(3857)转经纬度坐标(4326)
Arcgis js之web墨卡托(3857)转经纬度坐标(4326) 手动转化方法: function mercatorTolonlat(mercator){ var lonlat={x:0,y:0} ...
- python机器学习笔记:EM算法
EM算法也称期望最大化(Expectation-Maximum,简称EM)算法,它是一个基础算法,是很多机器学习领域的基础,比如隐式马尔科夫算法(HMM),LDA主题模型的变分推断算法等等.本文对于E ...
- 高斯混合模型的EM算法
高斯混合模型的EM算法 混合高斯模型 高斯混合模型的概率分布可以写成多个高斯分布的线形叠加,即 \[ p(\mathbf x) = \sum_{k=1}^{K}\pi_k\mathcal N(\mat ...
- 用Python从零开始实现K近邻算法
KNN算法的定义: KNN通过测量不同样本的特征值之间的距离进行分类.它的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.K通 ...
- 机器学习经典算法具体解释及Python实现--K近邻(KNN)算法
(一)KNN依旧是一种监督学习算法 KNN(K Nearest Neighbors,K近邻 )算法是机器学习全部算法中理论最简单.最好理解的.KNN是一种基于实例的学习,通过计算新数据与训练数据特征值 ...
- Python之路,Day21 - 常用算法学习
Python之路,Day21 - 常用算法学习 本节内容 算法定义 时间复杂度 空间复杂度 常用算法实例 1.算法定义 算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的 ...
- 使用python进行加密解密AES算法
使用python进行加密解密AES算法-代码分享-PYTHON开发者社区-pythoner.org 使用python进行加密解密AES算法 TY 发布于 2011-09-26 21:36:53,分类: ...
随机推荐
- 判断IP是否为爬虫IP
方法一: 通过国外网站验证:http://bot.myip.ms/123.125.71.12 返回结果: IP/Domain - 123.125.71.12: Baidu Bot on this ...
- RTX——第15章 互斥信号量
以下内容转载自安富莱电子: http://forum.armfly.com/forum.php 本章节开始讲解 RTX 的另一个重要的资源共享机制---互斥信号量(Mutex,即 Mutual Exc ...
- dp之分组背包hdu3033 最少取1次的解法(推荐)
题意:有n双鞋子,m块钱,k个品牌,(一个品牌可以有多种价值不同的鞋子),接下来n种不同的鞋子,a为所属品牌,b为要花费的钱,c为所能得到的价值.每种价值的鞋子只会买一双,有个人有个伟大的梦想,每个品 ...
- VC6.0启动File-open和Project-add file to project崩溃的解决方法
最近由于装了Office2010,VC6.0被整残了,file->open 和 Project->add file to project不能用,一用VC6.0就崩溃,查到是由于office ...
- list集合绑定在datagridview上时如何实现排序
List<Person> lst = new List<Person>(); lst.Add(new Person("A", "1")) ...
- 【C#/WPF】获取项目的根目录(Root Directory)
/// <summary> /// 获得项目的根路径 /// </summary> /// <returns></returns> public str ...
- ThreadStart中如何带参数
1.ThreadStart 线程执行带参数的方法,new Thread(new ThreadStart(delegate { ThreadTask(firstPage, lastPage); })); ...
- 在Linux下制作一个磁盘文件,在u-boot 阶段对emmc 烧写整个Linux系统方法
在Linux 下制作一个磁盘文件, 可以给他分区,以及存储文件,然后dd 到SD卡便可启动系统. 在u-boot 下启动后可以读取该文件,直接在u-boot 阶段就可以做烧写操作,省略了进入系统后才进 ...
- CentOS6.4 配置Tengine(转)
CentOS6.4 配置Tengine 1.安装Nginx所需的pcre-devel库 yum install -y gcc gcc-c++ wget ftp://ftp.csx.cam.ac.u ...
- JavaScript:DOM操作
一.DOM基础DOM(Document Object Model)即文档对象模型,针对HTML和XML文档的API(应用程序接口).DOM描绘了一个层次化的节点树,运行开发人员添加.移除和修改页面的某 ...