python地理加权
时间: 2024-12-27 08:23:34 浏览: 19
### Python 中地理加权回归的相关库、实现方法及教程
#### 使用 `PySAL` 库进行地理加权回归 (GWR)
`PySAL` 是一个用于空间数据分析的强大工具包,其中包含了地理加权回归的功能。该库提供了详细的文档和支持材料,帮助用户理解和应用 GWR 模型。
安装 PySAL 可以通过 pip 完成:
```bash
pip install pysal
```
接着可以通过如下方式导入并使用 GWR 功能模块:
```python
import libpysal as lp
from mgwr.gwr import GWR, MGWR
from mgwr.sel_bw import Sel_BW
import numpy as np
import pandas as pd
import geopandas as gpd
```
创建样本数据集或加载现有 GeoDataFrame 后,可以按照以下流程构建 GWR 模型[^1]:
定义带宽选择器对象,并找到最优带宽参数;初始化 GWR 或者多尺度 GWR(MGWR) 对象;最后训练模型得到结果实例。
```python
# 加载数据
data = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('geoda'))
coords = list(zip(data['X'], data['Y']))
y = np.array(data[['HR70']]).reshape((-1, 1))
X = np.hstack([np.ones((len(y), 1)), np.array(data[['PS70', 'UE70']])])
# 带宽优化
bw = Sel_BW(coords, y, X).search()
# 构建和拟合 GWR 模型
model = GWR(coords, y, X, bw)
results = model.fit()
print(results.summary())
```
上述代码展示了如何利用 `libpysal`, `mgwr` 子模块以及其他辅助函数完成一次完整的 GWR 分析过程。这不仅限于简单的线性回归问题,在更复杂的情况下还可以探索多个解释变量的作用以及它们随地理位置的变化情况[^2]。
对于想要深入了解 GWR 的读者来说,官方提供的 Jupyter Notebook 教程是非常好的学习资源之一。这些笔记本书籍形式的教学资料通常包含实际案例研究,使理论概念更加直观易懂[^4]。
此外,当评估模型表现时,除了全局指标外还应特别注意局部 R² 值。它反映了特定地点处预测值与真实观测值间的吻合度,有助于识别潜在遗漏的关键影响因子[^5]。
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