返回最接近给定经纬度的城市名称-MATLAB开发

这个函数通过IP地址查询国家名称、地区名称、城市名称、纬度和经度信息。它从包含这些数据的网站获取HTML，并从中提取所需的字段。

全国城市的经纬度数据，用起来还挺顺手的。provinces.db这个库挺全，省、市、区县一网打尽，尤其适合做地图类应用，比如行政区联动、经纬度定位什么的都能搞定。你用Navicat一打开就能看，结构清晰，字段也蛮直观的。 做地图切换、区域定位的朋友应该懂，经纬度这块儿数据靠谱才省事。这份数据库比较实用的一点是能直接导出SQL，接到你项目里直接跑。查询响应也快，数据按层级排好，不用你自己再清洗。 顺便一提，它配套的文章还蛮有，像是全国省市区县数据及经纬度详细 MySQL 库、SQL 脚本、还有适合用在Hive和Elasticsearch的导入方式，基本覆盖了你会用到的场景。 如果你是做地图可视化

随着经济的发展，中国各大城市的经纬度和部分地区的邮政编码已经成为信息化管理的重要组成部分。

Matlab开发：经纬度与UTM坐标精准转换。介绍了如何使用Matlab进行经纬度和UTM坐标之间的精确矢量转换。

经纬度转换工具可将度、分、秒格式的经纬度转换为度格式，有助于优化特定软件的使用。

MATLAB开发-chinaprovincemat，专门用于定义中国各省的政治边界经度和纬度数值。

提供了最新整理的全国城市商圈经纬度MYSQL版数据，确保您可以直接下载并使用。例如，北京市东城区的王府井经纬度为116.412987, 39.908416；灯市口的经纬度为116.414391, 39.918751；沙子口的经纬度为116.39988。所有数据均为真实有效，适合广泛的地理信息应用。

全国各省市地区经纬度数据，涵盖至区县级

MySQL 的经纬度计算，算是移动应用里比较常见的一种优化需求了。你像查找附近的酒店、商家这些功能，背后其实就靠着这套经纬度匹配的逻辑。嗯，数据库里提前存好每家店的坐标，App 那边拿到当前定位后，数据库层直接过滤计算一波，就能筛出最近的几家。 MySQL 里比较推荐用Haversine 公式来做这个事儿，虽然不算精确，但对大多数场景，比如查 5 公里以内的酒店，完全够用了。你可以直接在 SQL 里写个计算公式，像下面这样： SELECT id, name, latitude, longitude, (6371 * acos(cos(radians(你的纬度)) * cos(radians