在提供的代码中有一些错误，我在下面修复了它。

以上所有答案都假定地球是一个球体。然而，更精确的近似是扁球体。

a= 6378.137#equitorial radius in km
b= 6356.752#polar radius in km

def Distance(lat1, lons1, lat2, lons2):
    lat1=math.radians(lat1)
    lons1=math.radians(lons1)
    R1=(((((a**2)*math.cos(lat1))**2)+(((b**2)*math.sin(lat1))**2))/((a*math.cos(lat1))**2+(b*math.sin(lat1))**2))**0.5 #radius of earth at lat1
    x1=R1*math.cos(lat1)*math.cos(lons1)
    y1=R1*math.cos(lat1)*math.sin(lons1)
    z1=R1*math.sin(lat1)

    lat2=math.radians(lat2)
    lons2=math.radians(lons2)
    R2=(((((a**2)*math.cos(lat2))**2)+(((b**2)*math.sin(lat2))**2))/((a*math.cos(lat2))**2+(b*math.sin(lat2))**2))**0.5 #radius of earth at lat2
    x2=R2*math.cos(lat2)*math.cos(lons2)
    y2=R2*math.cos(lat2)*math.sin(lons2)
    z2=R2*math.sin(lat2)
    
    return ((x1-x2)**2+(y1-y2)**2+(z1-z2)**2)**0.5

这是一个简单的PHP函数，它将给出一个非常合理的近似值(误差小于+/-1%)。

<?php
function distance($lat1, $lon1, $lat2, $lon2) {

    $pi80 = M_PI / 180;
    $lat1 *= $pi80;
    $lon1 *= $pi80;
    $lat2 *= $pi80;
    $lon2 *= $pi80;

    $r = 6372.797; // mean radius of Earth in km
    $dlat = $lat2 - $lat1;
    $dlon = $lon2 - $lon1;
    $a = sin($dlat / 2) * sin($dlat / 2) + cos($lat1) * cos($lat2) * sin($dlon / 2) * sin($dlon / 2);
    $c = 2 * atan2(sqrt($a), sqrt(1 - $a));
    $km = $r * $c;

    //echo '<br/>'.$km;
    return $km;
}
?>

如前所述;地球不是一个球体。它就像马克·麦奎尔决定用来练习的一个很旧很旧的棒球——到处都是凹痕和凸起。简单的计算(像这样)把它当作一个球体。

不同的方法或多或少的精确取决于你在这个不规则的卵形上的位置以及你的点之间的距离(它们越近，绝对误差范围就越小)。你的期望越精确，计算就越复杂。

更多信息:维基百科地理距离

哈弗辛公式在大多数情况下都是很好的公式，其他答案已经包含了它所以我就不占用空间了。但重要的是要注意，无论使用什么公式(是的，不仅仅是一个)。因为可能的精度范围很大，以及所需的计算时间。公式的选择需要更多的思考，而不是简单的无脑答案。

这个帖子来自nasa的一个人，是我在讨论这些选项时发现的最好的一个

http://www.cs.nyu.edu/visual/home/proj/tiger/gisfaq.html

例如，如果您只是在100英里半径内按距离对行进行排序。地平公式比哈弗辛公式快得多。

HalfPi = 1.5707963;
R = 3956; /* the radius gives you the measurement unit*/

a = HalfPi - latoriginrad;
b = HalfPi - latdestrad;
u = a * a + b * b;
v = - 2 * a * b * cos(longdestrad - longoriginrad);
c = sqrt(abs(u + v));
return R * c;

注意这里只有一个余弦和一个平方根。在哈弗辛公式中有9个。

我在R中做了一个自定义函数，使用R基本包中可用的函数来计算两个空间点之间的距离(km)。

custom_hav_dist <- function(lat1, lon1, lat2, lon2) {
R <- 6371
Radian_factor <- 0.0174533
lat_1 <- (90-lat1)*Radian_factor
lat_2 <- (90-lat2)*Radian_factor
diff_long <-(lon1-lon2)*Radian_factor

distance_in_km <- 6371*acos((cos(lat_1)*cos(lat_2))+ 
                 (sin(lat_1)*sin(lat_2)*cos(diff_long)))
rm(lat1, lon1, lat2, lon2)
return(distance_in_km)
}

样例输出

custom_hav_dist(50.31,19.08,54.14,19.39)
[1] 426.3987

PS:要计算以英里为单位的距离，请将函数R(6371)替换为3958.756(海里使用3440.065)。

function distance($lat1, $lon1, $lat2, $lon2) { 
    $pi80 = M_PI / 180; 
    $lat1 *= $pi80; $lon1 *= $pi80; $lat2 *= $pi80; $lon2 *= $pi80; 
    $dlat = $lat2 - $lat1; 
    $dlon = $lon2 - $lon1; 
    $a = sin($dlat / 2) * sin($dlat / 2) + cos($lat1) * cos($lat2) * sin($dlon / 2) * sin($dlon / 2);  
    $km = 6372.797 * 2 * atan2(sqrt($a), sqrt(1 - $a)); 
    return $km; 
}

你可以使用CLLocationDistance中的构建来计算这个:

CLLocation *location1 = [[CLLocation alloc] initWithLatitude:latitude1 longitude:longitude1];
CLLocation *location2 = [[CLLocation alloc] initWithLatitude:latitude2 longitude:longitude2];
[self distanceInMetersFromLocation:location1 toLocation:location2]

- (int)distanceInMetersFromLocation:(CLLocation*)location1 toLocation:(CLLocation*)location2 {
    CLLocationDistance distanceInMeters = [location1 distanceFromLocation:location2];
    return distanceInMeters;
}

在你的例子中，如果你想要公里，只要除以1000。