地球陆地上有没有这样一个地方，离所有国家的首都的距离之和比其他所有地方都短？

发布时间：

2024-09-16 21:21

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谢邀，人不在希腊，但答案在希腊

阿佛洛狄忒（奥林匹斯十二神之一）（确信）

类似的问题倒是已经有不少了

选用成员国 | 联合国 --- Member States | United Nations提供的国家数据

整理出193项。

安装两个库：

pip install pandas pip install scipy

然后：

import pandas as pd import math from scipy.optimize import minimize #读取 CSV 文件 df = pd.read_csv('capitals_coordinates.csv')#整理出来的首都数据 # 提取经纬度信息 capitals = list(zip(df['Latitude'], df['Longitude'])) # Haversine 公式：计算两点间的球面距离 def haversine(lat1, lon1, lat2, lon2): R = 6371.0 # 地球半径，单位：公里 lat1, lon1, lat2, lon2 = map(math.radians, [lat1, lon1, lat2, lon2]) dlat = lat2 - lat1 dlon = lon2 - lon1 a = math.sin(dlat / 2)**2 + math.cos(lat1) * math.cos(lat2) * math.sin(dlon / 2)**2 c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1 - a)) distance = R * c return distance # 定义目标函数：计算某点到所有首都的距离之和 def total_distance(point, capitals): lat, lon = point return sum(haversine(lat, lon, cap_lat, cap_lon) for cap_lat, cap_lon in capitals) # 寻找最优点 initial_guess = (0, 0) result = minimize(total_distance, initial_guess, args=(capitals,), method='L-BFGS-B', bounds=[(-90, 90), (-180, 180)]) # 输出结果 optimal_lat, optimal_lon = result.x print(f"最优点的纬度为 {optimal_lat:.2f}，经度为 {optimal_lon:.2f}")

运行，输出结果：

最优点的纬度为 39.75，经度为 21.24

这是哪呢？