c++矩阵类_基于python构建空间权重矩阵

大家好，我是讯享网，很高兴认识大家。

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：

距离权重

libpysal.weights.DistanceBand(data, threshold)

讯享网

基于距离带的空间权重。

讯享网libpysal.weights.Kernel(data[, bandwidth, …])

基于内核函数的空间权重。

libpysal.weights.KNN(data[, k, p, ids, …])

基于k个最近邻居创建最近邻居权重矩阵。

邻接权重

讯享网libpysal.weights.Queen(polygons, kw)

从一组共享至少一个顶点的pysal多边形构造一个weights对象。

libpysal.weights.Rook(polygons, kw)

从一组共享至少一条边的pysal多边形构造一个weights对象。

讯享网libpysal.weights.Voronoi(points[, …])

二维点集的Voronoi权重

libpysal.weights.W(neighbors[, weights, …])

空间权重类。

至于geopandas和Pysa安装，这里不做过多讲述，前面有分享过，后台回复可以获取依赖包的二进制文件。

示例

这里示例构建黄河流域地级市的空间权重矩阵

导入包

讯享网import esda
import geopandas as gpd
import libpysal as lps
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline #jupyter lab 或 notebook在线显示

重载配置文件，解决中文乱码问题

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
mpl.rcParams['font.serif'] = ['SimHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题,或者转换负号为字符串

加载数据-矢量数据的位置

讯享网regions = gpd.GeoDataFrame.from_file(r'C:\Users\dell\Desktop\黄河流域地市end.shp')
regions.head(5)

讯享网

绘图

regions.plot()

构造空间权重矩阵

讯享网#从至少共享一条边的Pysal多边形集合构造一个权重对象。

df = regions
wq = lps.weights.Queen.from_dataframe(df)
wq.transform = 'r'#行标准化

绘制权重矩阵图

ax = df.plot(edgecolor='grey', facecolor='w')
f,ax = wq.plot(df, ax=ax,
edge_kws=dict(color='r', linestyle=':', linewidth=1),
node_kws=dict(marker='o'))
ax.set_axis_off()

打印空间权重矩阵

讯享网print(wq.neighbors)

构建两列关系矩阵

df_w_1 = pd.DataFrame([k,e]for k,v in w.items() for e in v )
df_w_1

构建91*91邻接矩阵

讯享网df_w = pd.crosstab(df_w_1[0],df_w_1[1])
df_w

保存数据

df_w.to_csv('研究区域邻接矩阵.csv')

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