GWR python

GWR（Geographically Weighted Regression）是一种在地理空间上进行加权回归分析的方法。它可以用于探索变量之间的空间关系，特别适用于处理非平稳数据和空间非均质性的问题。

在Python中，你可以使用开源库PySAL（Python Spatial Analysis Library）来实现GWR。PySAL提供了一系列用于空间分析和建模的工具，包括GWR。

下面是一个使用PySAL进行GWR分析的简单示例：

import numpy as np
import geopandas as gpd
from pysal.model import spreg

# 读取数据
data = gpd.read_file('data.shp')  # 根据实际情况修改文件路径

# 准备自变量和因变量数据
y = np.array(data['y'])  # 因变量
X = np.array(data[['x1', 'x2', 'x3']])  # 自变量

# 准备空间权重矩阵
w = pysal.weights.DistanceBand.from_dataframe(data, threshold=100)  # 根据实际情况调整阈值

# 进行GWR分析
model = spreg.GWR(y, X, w)

# 获取模型结果
results = model.fit()

# 打印参数估计结果
print(results.params)

在上面的示例中，你需要将数据存储在一个GeoDataFrame中，并根据实际情况调整文件路径、因变量和自变量的列名，以及空间权重矩阵的阈值。

请注意，这只是一个简单的示例，实际的GWR分析可能涉及更多的参数调整和结果解释。你可以查阅PySAL文档以获取更多详细信息和示例代码。