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

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

function getDistanceFromLatLonInKm(position1, position2) {
    "use strict";
    var deg2rad = function (deg) { return deg * (Math.PI / 180); },
        R = 6371,
        dLat = deg2rad(position2.lat - position1.lat),
        dLng = deg2rad(position2.lng - position1.lng),
        a = Math.sin(dLat / 2) * Math.sin(dLat / 2)
            + Math.cos(deg2rad(position1.lat))
            * Math.cos(deg2rad(position2.lat))
            * Math.sin(dLng / 2) * Math.sin(dLng / 2),
        c = 2 * Math.atan2(Math.sqrt(a), Math.sqrt(1 - a));
    return R * c;
}

console.log(getDistanceFromLatLonInKm(
    {lat: 48.7931459, lng: 1.9483572},
    {lat: 48.827167, lng: 2.2459745}
));

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。

//JAVA
    public Double getDistanceBetweenTwoPoints(Double latitude1, Double longitude1, Double latitude2, Double longitude2) {
    final int RADIUS_EARTH = 6371;

    double dLat = getRad(latitude2 - latitude1);
    double dLong = getRad(longitude2 - longitude1);

    double a = Math.sin(dLat / 2) * Math.sin(dLat / 2) + Math.cos(getRad(latitude1)) * Math.cos(getRad(latitude2)) * Math.sin(dLong / 2) * Math.sin(dLong / 2);
    double c = 2 * Math.atan2(Math.sqrt(a), Math.sqrt(1 - a));
    return (RADIUS_EARTH * c) * 1000;
    }

    private Double getRad(Double x) {
    return x * Math.PI / 180;
    }

这个链接可能对你有帮助，因为它详细介绍了使用哈弗辛公式来计算距离。

摘录:

这个脚本计算两点之间的大圆距离 也就是说，在地球表面上的最短距离-使用 “半正矢”公式。

function getDistanceFromLatLonInKm(lat1,lon1,lat2,lon2) {
  var R = 6371; // Radius of the earth in km
  var dLat = deg2rad(lat2-lat1);  // deg2rad below
  var dLon = deg2rad(lon2-lon1); 
  var a = 
    Math.sin(dLat/2) * Math.sin(dLat/2) +
    Math.cos(deg2rad(lat1)) * Math.cos(deg2rad(lat2)) * 
    Math.sin(dLon/2) * Math.sin(dLon/2)
    ; 
  var c = 2 * Math.atan2(Math.sqrt(a), Math.sqrt(1-a)); 
  var d = R * c; // Distance in km
  return d;
}

function deg2rad(deg) {
  return deg * (Math.PI/180)
}