gwr python

GWR是一种局部加权回归模型，它根据每个空间对象的周围信息，逐个对象建立起回归方程，使每个对象都有自己的回归方程。这个模型考虑了空间对象的局部效应，可以用于归因或对未来进行预测。在Python中，使用mgwr包可以实现GWR模型的构建和分析。

在Python中，可以使用以下代码导入所需的包和数据：

import numpy as np
import libpysal as ps
from mgwr.gwr import GWR
from mgwr.sel_bw import Sel_BW
import geopandas as gp
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import pandas as pd

data_dir = "/home/lighthouse/Learning/pysal/data/"

# 导入数据
georgia_data = pd.read_csv(data_dir + "GData_utm.csv")
georgia_shp = gp.read_file(data_dir + "G_utm.shp")

导入数据后，您可以使用GWR模型对数据进行分析和建模，以了解佐治亚州受教育程度及各因素的空间差异性。更多关于GWR模型使用的示例和说明，请参考以下链接：

希望这可以帮助您了解GWR模型在Python中的应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>