地理加权回归分析python

地理加权回归（Geographically Weighted Regression, GWR）是一种空间统计分析方法，它考虑了数据点的空间邻近性和权重对模型的影响。在Python中，可以使用`GWPy`库来进行地理加权回归分析。这个库基于`sklearn`框架，允许你在处理地理数据时进行局部化的线性回归。

以下是使用`GWPy`的基本步骤：

1. **安装库**：首先需要通过pip安装`GWPy`，例如 `pip install GWPy`。
2. **导入模块**：加载必要的模块如`numpy`, `pandas`, 和 `GWPy`。
3. **准备数据**：数据通常包含观测值（目标变量），属性变量（自变量）以及地理坐标（经度和纬度）。
4. **创建GWR对象**：初始化`GWPy.GWR()`，指定响应变量、自变量数组、权重矩阵（通常是距离矩阵）、以及坐标信息。
5. **拟合模型**：调用`fit()`函数拟合模型，这会返回一个`GWRResults`对象。
6. **评估和可视化结果**：使用`summary()`查看模型摘要，`plot()`进行地图上结果的可视化。

import numpy as np
import pandas as pd
from GWPy import GWPy

# 示例数据
data = ... # 读取包含响应变量y, 自变量X, 和地理位置的数据集
y = data['response']
X = data[['variable1', 'variable2', ...]]
coordinates = data[['longitude', 'latitude']]

# 创建GWR对象并拟合
gwr = GWPy(y=y, X=X, W=weights_matrix, coordinates=coordinates)
results = gwr.fit()

# 展示结果
print(results.summary())
results.plot()