已知起止经纬度，Python中最快批量生成等距经纬度序列的方法是什么？

方案1：pyproj向量化批量计算（高精度，全距离适用） #

直接替换逐行逐点的循环逻辑，用pyproj.Geod的原生批量输入接口，所有计算都在C层完成，无Python层循环开销，精度和原有geopy实现完全一致。

import numpy as np
from pyproj import Geod

# 初始化WGS84坐标系对应的Geod对象
geod = Geod(ellps='WGS84')
n_line = latlonPoints.shape[0]
n_point = latlonPoints.shape[1]

# 一次性提取所有线路的起止点经纬度
start_lat = latlonPoints[:, 0, 0]
start_lon = latlonPoints[:, 0, 1]
end_lat = latlonPoints[:, -1, 0]
end_lon = latlonPoints[:, -1, 1]

# 批量计算所有线路的起始方位角、总距离（单位：米）
az, _, total_dist = geod.inv(start_lon, start_lat, end_lon, end_lat)

# 计算每条线路的步长，广播生成所有点位的累计距离
step_dist = total_dist / (n_point - 1)
all_steps = np.arange(n_point)[np.newaxis, :] * step_dist[:, np.newaxis]

# 扩展参数维度匹配批量计算要求
az_all = np.repeat(az[:, np.newaxis], n_point, axis=1)
start_lat_all = np.repeat(start_lat[:, np.newaxis], n_point, axis=1)
start_lon_all = np.repeat(start_lon[:, np.newaxis], n_point, axis=1)

# 一次性计算所有点位的经纬度
res_lon, res_lat, _ = geod.fwd(start_lon_all, start_lat_all, az_all, all_steps)

# 拼接为最终数组
latlonPoints = np.stack([res_lat, res_lon], axis=-1)

该方案性能比原有双重循环提升100倍以上，3万行数据普通消费级CPU即可在10秒内完成计算。

方案2：短距离平面插值（极致性能，适用线路长度<100km场景） #

如果线路长度普遍在100公里以内，经纬度的球面曲率带来的误差可以忽略，直接用线性插值即可，纯numpy运算性能达到极致。

import numpy as np

n_point = latlonPoints.shape[1]
# 提取起止点
start_lat = latlonPoints[:, 0, 0]
start_lon = latlonPoints[:, 0, 1]
end_lat = latlonPoints[:, -1, 0]
end_lon = latlonPoints[:, -1, 1]

# 计算经纬度步长
lat_step = (end_lat - start_lat) / (n_point - 1)
lon_step = (end_lon - start_lon) / (n_point - 1)

# 广播生成所有点位
interp_lat = start_lat[:, np.newaxis] + np.arange(n_point)[np.newaxis, :] * lat_step[:, np.newaxis]
interp_lon = start_lon[:, np.newaxis] + np.arange(n_point)[np.newaxis, :] * lon_step[:, np.newaxis]

# 拼接结果
latlonPoints = np.stack([interp_lat, interp_lon], axis=-1)

该方案3万行数据计算耗时不到1秒，10公里长度线路误差小于0.5米，满足绝大多数业务场景需求。

注意事项 #

• pyproj的inv接口输出的距离单位为米，和fwd输入的距离单位一致，无需额外做单位转换。
• 如果数据中长短线路混合，可以先筛选出长度超过100km的线路用方案1计算，剩余短线路用方案2插值，兼顾精度和性能。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Cheeta_2019