地理空间分析5——空间关联分析与Python

目录

  • 写在开头
  • 1.空间自相关
  • 2.空间回归分析
    • 2.1 构建地理权重矩阵
    • 2.2 执行空间回归分析
    • 2.3 解释结果
  • 3 地理加权回归
    • 3.1 构建地理权重矩阵
    • 3.2 执行地理加权回归分析
    • 3.3 解释地理加权回归结果
  • 写在最后

写在开头

空间关联分析是数据科学领域中一个重要的技术,尤其在地理信息系统(GIS)和地理空间分析中发挥着关键作用。Python作为一种强大的编程语言,提供了丰富的工具和库,使得进行空间关联分析变得更加便捷和高效。

1.空间自相关

在空间关联分析的初始阶段,我们经常需要了解空间数据的自相关性。Python提供了一系列用于空间自相关分析的库,例如GeoPandas和PySAL。通过这些工具,我们能够探索地理现象的空间分布规律,并判断空间数据之间是否存在显著的空间关联性。

空间自相关是一种评估地理空间数据中模式和结构的统计方法。它帮助我们理解地理现象是否在空间上呈现出聚集或分散的趋势。Python中有许多库可用于空间自相关分析,其中PySAL是一个功能强大且易于使用的工具。

在进行空间自相关分析之前,首先需要准备地理空间数据。假设我们有一个包含房屋价格的数据集,并且每个房屋都有相应的地理坐标。下面是用于计算空间自相关的Python代码示例:

import geopandas as gpd
from pysal.lib.weights import lat2W
from pysal.explore import esda
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 构建模拟地理空间数据
np.random.seed(12)
n = 100  # 房屋数量
lons = np.random.uniform(low=-180, high=180, size=n)
lats = np.random.uniform(low=-90, high=90, size=n)
house_price = np.random.normal(loc=300000, scale=50000, size=n)  # 房屋价格

data = gpd.GeoDataFrame({
   'house_price'

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