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使用python构建向量空间_基于python构建空间权重矩阵

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  • 基础

    • 距离权重

    • 邻接权重

  • 示例

Pysal是一个面向地理空间数据科学的开源跨平台库，重点是用python编写的地理空间矢量数据。它支持空间分析高级应用程序的开发，例如

  • 空间簇、热点和异常点的检测

  • 从空间数据构建图形

  • 地理嵌入网络的空间回归与统计建模

  • 空间计量经济学

  • 探索性时空数据分析

最近写文章要用空间权重矩阵，可以用Arcgis和Geoda处理效率略低，于是想到用Pysal计算空间权重矩阵，并转换成Stata可以直接使用的n*n的矩阵格式。python大法批量生产比较带感！libpysal是Pysal专门生成距离权重矩阵的包，PySAL中提供了shapefile读取的接口，可直接读取实验数据生成距离权重矩阵，使用起来非常方便。

基础

libpysal提供了四个模块，这些模块构成了PySAL系列许多上游软件包中的构建块：

  • 空间权重：libpysal.weights

  • 输入和输出：libpysal.io

  • 计算几何：libpysal.cg

  • 内置示例数据集libpysal.examples

常用的空间权重矩阵有邻接矩阵和距离矩阵&

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