Python 全局莫兰指数

莫兰指数（Moran's I）是用于测量空间自相关性的一种统计方法，它可以帮助我们了解数据是否在空间上存在聚集性或分散性。在地理信息系统、城市规划和生态学等领域，莫兰指数被广泛应用。

Python 中有很多库可以计算莫兰指数，如 pysal、pandas 等。在本文中，我们将介绍如何使用 pysal 库计算全局莫兰指数，并通过代码示例来进行说明。

什么是全局莫兰指数？

全局莫兰指数是衡量整个数据集的空间自相关性的指标，它的取值范围在 -1 到 1 之间。当全局莫兰指数为正值时，表示数据具有空间聚集性；当为负值时，表示数据具有空间分散性；当为0时，表示数据没有空间自相关性。

如何计算全局莫兰指数？

在 Python 中，我们可以使用 pysal 库来计算全局莫兰指数。首先，我们需要准备数据，并导入相关的库：

import numpy as np
import pysal.lib
from pysal.lib import weights
from pysal.explore import esda

接下来，我们创建一个随机的数据集，并构建空间权重矩阵：

np.random.seed(123)
data = np.random.rand(100)
w = weights.lat2W(10, 10)

然后，我们可以使用 esda 模块中的 Moran 类来计算全局莫兰指数：

mi = esda.Moran(data, w)
print("全局莫兰指数：", mi.I)
print("p 值：", mi.p_sim)

运行以上代码，即可得到全局莫兰指数的值和 p 值。

代码示例

下面是一个完整的示例代码，包括数据准备、空间权重矩阵的构建和全局莫兰指数的计算：

import numpy as np
import pysal.lib
from pysal.lib import weights
from pysal.explore import esda

# 创建随机数据集
np.random.seed(123)
data = np.random.rand(100)

# 构建空间权重矩阵
w = weights.lat2W(10, 10)

# 计算全局莫兰指数
mi = esda.Moran(data, w)
print("全局莫兰指数：", mi.I)
print("p 值：", mi.p_sim)

结语

通过本文的介绍，我们了解了全局莫兰指数在空间自相关性分析中的重要性，以及如何使用 Python 中的 pysal 库来计算全局莫兰指数。希望本文对你有所帮助，欢迎探索更多关于空间统计分析的知识和方法。

pie
    title 全局莫兰指数示例
    "聚集性" : 0.5
    "分散性" : 0.3
    "无自相关性" : 0.2