写一个python空间相关性的代码并使用莫兰指数

下面是一个使用莫兰指数计算空间相关性的Python代码示例：

import geopandas as gpd
import libpysal as lps

# 读取空间数据
data = gpd.read_file('path/to/shapefile.shp')

# 计算莫兰指数
w = lps.weights.Queen.from_dataframe(data)
moran_i = lps.Moran(data['attribute'], w)

# 输出莫兰指数结果
print("Moran's I:", moran_i.I)
print("p-value:", moran_i.p_sim)
print("Expected Moran's I:", moran_i.EI)

在上述代码中，我们使用了`geopandas`库来读取空间数据（在这里假设为一个Shapefile），然后使用`libpysal`库来计算莫兰指数。`libpysal`库提供了多种权重矩阵类型，这里我们使用了Queen邻接权重矩阵。

计算完成后，我们可以输出莫兰指数的值、p值和期望莫兰指数的值。这些值可以帮助我们判断空间数据中是否存在空间自相关性。