地理空间分析5——空间关联分析与Python
2024-01-08 06:16:14
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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'
文章来源:https://blog.csdn.net/qq_41780234/article/details/135446506
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