栅格数据地理加权回归代码

栅格数据地理加权回归（Geographically Weighted Regression, GWR）是一种空间统计分析技术，它考虑了地理位置对自变量的影响并赋予邻近点更高的权重。在Python中，你可以使用`geopandas`库结合`sklearn`或`GWPy`这样的专门工具来实现。

以下是使用`GWPy`库进行简单GWR的示例代码：

# 导入所需的库
import geopandas as gpd
from gwpy.gwr import GWR
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 加载栅格数据和地理区划信息
grid_data = gpd.read_file('your_grid_data.shp')
districts = gpd.read_file('district_boundaries.shp')

# 验证数据已经进行了适当的合并
assert 'geometry' in grid_data.columns and 'dependent_variable' in grid_data.columns

# 创建GWR模型
model = GWR(grid_data['dependent_variable'], grid_data[['variable1', 'variable2']], weights='queen') # 这里假设你有自变量variable1和variable2

# 训练模型
model.fit()

# 输出结果，比如局部回归系数和显著性检验
local_parameters = model.local_parameters()
p_values = model.p_values()