python：体重函数的解释

Question

我有一个2D数组值，我正在尝试分析空间相关性。为了在python中计算像Moran's I这样的2D自相关，pysal提供了一个实现。 1）如何将我的2D数据转换为pysal预期的1D数组？ 2）如何构建一个基于距离的权重数组w（Kernel distance function中输入点数的含义是什么？）？

Answer 1

1）权重数组的展平方式应与数据数组的展平方式相同。只要索引同意，顺序就没有关系。

2）输入数组可以是空间坐标（例如 x 和 y 或 lat 和 long ）。到目前为止，最简单的是原始矩阵的索引（例如， 1 到 n 乘以 1 到 m ）。

最后，您的数据将是一个包含3个元素的列表： x ， y 和 value 。您的权重将是一个包含5个元素的列表： x_from ， y_from ， x_to ， y_to 和 weight 。