地理加权回归python

地理加权回归是一种在回归分析中考虑空间依赖性的方法。它使用地理权重矩阵来调整样本之间的相似性，以更准确地预测因变量。在Python中，可以使用PySAL（Python Spatial Analysis Library）来实现地理加权回归。

首先，需要安装PySAL库。可以使用以下命令在终端或命令提示符中安装PySAL：

pip install pysal

安装完成后，可以使用以下代码实现地理加权回归：

import numpy as np
import geopandas as gpd
from pysal.model import spreg

# 读取地理数据
data = gpd.read_file('path/to/your/data.shp')

# 创建地理权重矩阵
w = pysal.weights.KNN(data.geometry, k=5)

# 创建因变量和自变量数组
y = np.array(data['dependent_variable'])
x = np.array(data[['independent_variable1', 'independent_variable2']])

# 创建地理加权回归模型
model = spreg.GM_Lag(y, x, w)

# 进行回归分析
results = model.fit()

# 打印回归结果
print(results.summary)

在上述代码中，需要将"path/to/your/data.shp"替换为你自己的地理数据文件路径。同时，需要指定因变量和自变量的列名。

这是一个简单的示例，你可以根据自己的需求进行进一步的优化和调整。希望对你有帮助！