問題タブ [pysal]

特定のポリゴンの 1 次隣接を見つける効率的な方法を探しています。私のデータはシェープファイル形式です。

私の最初のアイデアは、隣接するポリゴンの重心を見つけるために、ポリゴンの重心の x 座標と y 座標を計算することでした。

このアプローチは通常のグリッドでは有効かもしれませんが、私の場合、「より一般的な」解決策を見つける必要があります。図は問題を示しています。黄色の多角形に審判がいるとします。隣のポリゴンは灰色のポリゴンです。セントロイド-ネイバー アプローチを使用すると、透明な青色のポリゴンは隣接すると見なされますが、黄色のポリゴンと共通の側面はありません。

200k ポリゴンの 1 次近傍を効率的に見つけるから変更された最近のソリューションは、次のようになります。

このソリューションでは、頂点座標をキーとするディクショナリと、その座標の頂点を値とするブロック グループ ID のリストがあります。

Pysal を初めて使用し、読み込み、読み取りなどに慣れてきました。10 進度 (WGS84) のテスト ポイント データがあり、get_point_dist 関数を使用したいと考えています。実行後、正しい応答が得られますが、DD ではなくメートル/KM などの距離が必要です。

これを行う方法、または答えは「入力データを投影する」ですか?

このパッケージを使用してstatsmodels、OLS 回帰を推定しました。今、私は欲しいBreusch Pagan test。このテストにはパッケージを使用しましたpysalが、この関数はエラーを返します。

返されたエラー:

AttributeError: 'OLSResults' オブジェクトに属性 'u' がありません

私は何をすべきか？

指定されたポリゴンで交差するポイントの結果が必要ですが、エラーが発生しています。

私のコードは次のとおりです。

しかし、エラーメッセージが表示されます:

「PurePyShpWrapper」オブジェクトには属性「bounding_box」がありません

.dbfファイルをに変換しようとしていますpandas.DataFrame。ただし、次のコード行からエラーが発生します。

ファイル "/Users/UserName/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pysal/core/IOHandlers/pyDbfIO.py"、77 行目、init アサート ターミネータ == '\r' AssertionError

私のコードは次のとおりです。

次の形式の座標を含むテキスト ファイルがあります。

各座標を繰り返し処理して、それがどのポリゴン(シェープファイル内の英国の郡)にあるかを確認できるようにしたいのですが、数字をトークン化して、次の行に沿ってコードを作成できるようにする方法がわかりません...

現時点では文字列ですが、各線を 2 つの点で構成して、プログラムがそれらを多角形に配置できるようにしたいと考えています。

値の 2D 配列があり、空間相関を分析しようとしています。モランの I のような 2D 自己相関を Python で計算するために、pysal は実装を提供します。1) 2D データを pysal が期待する 1D 配列に変換するにはどうすればよいですか? 2) 距離に基づく重み配列 w を作成するにはどうすればよいですか (カーネル距離関数でポイントの入力配列は何を意味しますか?)

PySAL (HH/HL/LH/LL 象限を持つもの) を使用してモランの散布図を作成しようとしていますが、そこに到達したと思いますが、理解/解釈/コードを確認したいと思います。以下のコードは、組み込みのノースカロライナ SIDS データ セットと行の標準化を使用しています。

それは合理的に見えるものを生成しますが、モランの I をまだ実際に計算していないことに基づいて、自分自身を結び目に考えたと思います（ 経由ps.Moran_Local(...)）。これはモラン散布図​​と呼ばれます...

まず、stata .do ファイルと R の MCMC 以外は、VB で AOL ウェアーズ グループ アプリケーションを作成して以来、コーディングしていません。だから私はここであなたたちと一緒に混乱してしまったことをお詫びします。

私は、国勢調査ブロック グループ レベルでの人口統計データと暴露データを扱う環境正義の論文を書いています。ブロック グループのサイズは比較的小さいため、汚染源と 1 つのブロック グループに住む人々は、少なくとも一次近隣に簡単に影響を与える可能性があります。私は退屈で、FIPS コードを元に集計するつもりでしたが、それは悪い計算です。

必要な ACS 年のシェープ ファイルを入手し、最初に arcGIS を試しましたが、どこにも行きませんでした。次に、Pysalについて読み、それをインストールしました

インポートされた形状ファイルは、216,000 個のブロック グループすべてに対して (12 時間) クイーン ネイバー分析を実行しました

[52]: w.histogram Out[52]:

[(0, 87), (1, 709), (2, 3634), (3, 16627), (4, 48736), (5, 56952), (6, 42848), (7, 24878), ( 8, 12646), (9, 6294), (10, 3040), (11, 1515), (12, 759), (13, 432), (14, 233), (15, 128), (16, 85）、（17、44）、（18、34）、（19、20）、（20、21）、（21、13）、（22、8）、（23、7）、（24、6） , (25, 1), (26, 3), (27, 1), (28, 2), (29, 1), (30, 2), (31, 1), (32, 0), ( 33、2)、(34、0)、(35、1)、(36、1)、(37、1)、(38、0)、(39、0)、(40、0)、(41、 0)、(42, 0)、(43, 0)、(44, 0)、(45, 0)、(46, 1)、(47, 0)、(48, 0)、(49, 0) , (50, 0), (51, 0), (52, 0), (53, 0), (54, 0), (55, 0), (56, 0), (57, 0), ( 58, 0), (59, 0), (60, 0), (61, 1)]

私が必要としているのは、FIPS (ACS シェープファイルが ID に使用するもの) によって各ブロック グループを列挙する .csv (または、どこかにコピー/貼り付ければ正直に何でもできます) と、その隣人のリストです。

リストを取得できれば、より快適な環境に移動できます。私はそこに座って昨夜何時間も遊んでいましたが、numpy.savetext でいくつかの亀裂を得ることができましたが、FIPS コードは 12 桁であるため、1 つの列だけであり、数値は科学表記法で保存されていました。ある時、タプルが範囲外だと言われましたが、それが最も近いものだったと思います

事前にかなり広範囲にデータ自体を検索しました。さもないと、ここであなたの時間を無駄にすることはないと約束します。

ありがとう、デイブ