我有一个二维值数组，我正在尝试分析空间相关性。为了计算python中类似Moran's I的二维自相关，pysal提供了一个实现。
1）如何将二维数据转换为pysal期望的一维数组？
2）如何构造基于距离的权重数组w（输入点数组在Kernel distance function中的含义是什么？）?
最佳答案
1）权重数组的展平方式应与数据数组的展平方式相同。顺序无关紧要，只要指数一致。
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。您的重量将是一个包含5个元素的列表：x_from、y_from、x_to、y_to和重量。