python 从大量经纬度列表中，计算出分布比较均匀的经纬度列表

输入 经纬度列表
返回分散比较均匀的 经纬度列表

def generate_scattered_coordinates(coordinates, num_clusters):
    # 计算两个经纬度之间的距离
    def calculate_distance(coord1, coord2):
        return distance(coord1, coord2).km

    # 使用k-means算法对经纬度进行聚类
    kmeans = KMeans(n_clusters=num_clusters)
    clustered_coords = kmeans.fit_predict(coordinates)

    # 获取每个簇的中心点
    cluster_centers = kmeans.cluster_centers_

    # 对每个簇的中心点进行排序，按照到其他点的平均距离从小到大排列
    sorted_centers = sorted(cluster_centers,
                            key=lambda x: np.mean([calculate_distance(x, coord) for coord in coordinates]))

    # 返回排序后的簇中心点
    return sorted_centers


#原始列表这里只写几个
coordinates =[(35.048659, 118.360698), (35.076599, 118.336026)]
#输出的个数
num_scattered_coordinates = 25

# 生成分散的经纬度列表
scattered_coordinates = generate_scattered_coordinates(coordinates, num_scattered_coordinates)

# 输出结果
result = []
for coord in scattered_coordinates:
    result.append([round(float(coord[0]),6),round(float(coord[1]),6)])
print(result)