arcgis莫兰指数结果导出文件位置

在 ArcGIS 中进行莫兰指数分析后，可以将结果导出到一个新的 shapefile 文件中。具体操作如下：

1. 在 ArcMap 中，打开莫兰指数分析结果所在的图层。

2. 在左侧的图层列表中，右键单击该图层，选择“属性”。

3. 在弹出的属性对话框中，选择“莫兰指数”选项卡。

4. 在莫兰指数选项卡中，点击“导出”按钮。

5. 在弹出的导出对话框中，选择导出文件的路径和名称。

6. 点击“保存”按钮，完成导出操作。

导出的文件将包含莫兰指数分析的结果，包括每个要素的莫兰指数值、期望值、标准差等统计信息。

相关问题

arcgis空间自相关分析莫兰散点图

### 如何在 ArcGIS 中执行空间自相关分析并创建莫兰散点图

#### 准备数据
为了进行空间自相关分析，需要准备地理要素文件（shapefile 或 feature class），该文件应包含用于分析的空间位置以及属性字段。这些属性可以是人口密度、收入水平或其他感兴趣的变量。

#### 执行全局和局部莫兰指数计算
通过使用 **聚类和异常值分析 (Anselin Local Moran's I)** 工具来评估特征之间的空间关联模式[^2]。此工具不仅能够识别高值或低值聚集区，还能检测到热点与冷点间的离群情况。

import arcpy
from arcpy import env
env.workspace = "C:/data/your_workspace.gdb"

# 设置输入要素层名称及目标字段名
input_feature_class = "your_input_features"
target_field = "TARGET_FIELD_NAME"

arcpy.stats.ClusterAndOutlierAnalysis_Anselin(input_feature_class,
                                              target_field,
                                              output_feature_class="Moran_I_Results",
                                              conceptualization_of_spatial_relationships="GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE",
                                              spatial_weights_matrix_file_path="path_to_your_swf.swm")

上述脚本展示了如何调用 `ClusterAndOutlierAnalysis_Anselin` 方法来进行局部莫兰指数的计算，并保存结果至指定路径下的新要素类中。

#### 创建莫兰散点图
完成 LISA 计算之后，可以通过 ArcMap 的图表功能绘制莫兰散点图。具体操作如下：

1. 添加已处理过的输出要素类到地图视图；
2. 右键点击图层 -> 属性 -> 图形选项卡；
3. 新建统计图形 -> 选择 XY 散布图；
4. X 轴设置为 Z 值（标准化后的观测值），Y 轴设为 WZ 值（加权平均邻居值）；
5. 自定义样式以增强可视化效果；

此外，还可以利用 Python 和 matplotlib 库进一步定制化绘图过程[^4]。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('output_from_arcgis.csv')  # 导入由ArcGIS导出的结果CSV文件

plt.figure(figsize=(8,6))
plt.scatter(df['Z'], df['WZ'])
plt.title('Moran Scatterplot')
plt.xlabel('Standardized Variable Values(Z)')
plt.ylabel('Weighted Average Neighbor Value(WZ)')
plt.axhline(0, color='black', linestyle='dashed')
plt.axvline(0, color='black', linestyle='dashed')

for i in range(len(df)):
    if abs(df.loc[i,'I']) >= 1.96 / np.sqrt(n):  
        plt.text(df.loc[i,'Z'], df.loc[i,'WZ'], str(i), fontsize=7)

plt.show()

这段代码片段说明了怎样读取来自 ArcGIS 处理的数据集并通过 Matplotlib 绘制带有显著性标记的莫兰散点图。