地理空间分析5——空间关联分析与Python

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'