pysal.lib.weights.Queen¶

class pysal.lib.weights.Queen(polygons, **kw)[源代码]¶

从至少共享一个顶点的Pysal多边形集合构造权重对象。

参数:	polygons : 列表皮萨尔形状的集合，用来建立重量 ids : 列表用于构建权重的名称列表 * KW : 关键字参数的可选参数 `pysal.weights.W`

参见

pysal.lib.weights.weights.W

属性:

属性:	`asymmetries` 具有不对称权重的ID对列表。 `cardinalities` 每个观测点的邻居数。 `component_labels` 存储每个观察结果所在的图表组件。 `diagW2` 对角线 \(WW\) . `diagWtW` 对角线 \(W^{{'}}W\) . `diagWtW_WW` 对角线 \(W^{{'}}W + WW\) . `histogram` 基数柱状图作为字典，其中键是ID，值是该单元的邻居数。 `id2i` 字典，其中键是一个ID，值是按w.id_顺序排列的ID索引。 `id_order` 返回观察值的ID，其顺序与迭代权重时遇到的顺序相同。 `id_order_set` 如果用户设置了id_顺序，则返回true；否则返回false。 `islands` 没有任何邻居的ID列表。 `max_neighbors` 邻居数量最多。 `mean_neighbors` 邻居的平均数目。 `min_neighbors` 最小邻居数。 `n` 单位数。 `n_components` 存储相邻矩阵是否完全连接。 `neighbor_offsets` 给定当前的id_顺序，neighbor_offsets[id]是id_顺序中id的邻居的偏移量。 `nonzero` 非零权重的数目。 `pct_nonzero` 非零权重的百分比。 `s0` S0定义为 `s1` S1定义为 `s2` s2定义为 `s2array` 包含s2的单个元素。 `sd` 相邻数的标准差。 `sparse` 稀疏矩阵对象。 `transform` 转换属性的getter。 `trcW2` 痕迹 \(WW\) . `trcWtW` 痕迹 \(W^{{'}}W\) . `trcWtW_WW` 痕迹 \(W^{{'}}W + WW\) .

方法

`asymmetry` \（[固有]）	不对称检查。
`from_adjlist` \（adjlist [，focal u col，…]）	返回权重对象的相邻列表表示形式。
`from_dataframe` \（df [，geom u col ]）	从具有几何列的 Pandas数据帧构造一个权重对象。
`from_iterable` \（iterable [，sparse ]）	从任意多边形集合构造权重对象。
`from_networkx` \（图表[，权重列]）	将networkx图转换为pysal w对象。
`from_shapefile` \（filepath [，idvariable ，full ]）	多边形形状文件中的后连接性权重。
`full` （）	生成完整的numpy数组。
`get_transform` （）	转换属性的getter。
`plot` \（gdf [，indexed on ，ax ，color ，node kws ，…]）	绘制空间权重对象。
`remap_ids` [新的IIDS ]	全程就地修改 W 的ID值来自 w.id_order 到 new_ids 总共
`set_shapefile` \（shapefile [，idvariable ，full ]）	添加用于写入gal和gwt文件头的元数据。
`set_transform` [（值）]	权重转换。
`symmetrize` \（[就地]）	构造对称的knn权重。
`to_WSP` （）	生成一个wsp对象。
`to_adjlist` \（[删除对称，焦点列，…]）	计算权重对象的邻接列表表示。
`to_networkx` （）	将权重对象转换为NetworkX图形

from_WSP
from_file

方法

`__init__` \（多边形，**千瓦）	初始化自身。
`asymmetry` \（[固有]）	不对称检查。
`from_WSP` \（wsp [，静音警告]）
`from_adjlist` \（adjlist [，focal u col，…]）	返回权重对象的相邻列表表示形式。
`from_dataframe` \（df [，geom u col ]）	从具有几何列的 Pandas数据帧构造一个权重对象。
`from_file` \（[路径，格式]）
`from_iterable` \（iterable [，sparse ]）	从任意多边形集合构造权重对象。
`from_networkx` \（图表[，权重列]）	将networkx图转换为pysal w对象。
`from_shapefile` \（filepath [，idvariable ，full ]）	多边形形状文件中的后连接性权重。
`full` （）	生成完整的numpy数组。
`get_transform` （）	转换属性的getter。
`plot` \（gdf [，indexed on ，ax ，color ，node kws ，…]）	绘制空间权重对象。
`remap_ids` [新的IIDS ]	全程就地修改 W 的ID值来自 w.id_order 到 new_ids 总共
`set_shapefile` \（shapefile [，idvariable ，full ]）	添加用于写入gal和gwt文件头的元数据。
`set_transform` [（值）]	权重转换。
`symmetrize` \（[就地]）	构造对称的knn权重。
`to_WSP` （）	生成一个wsp对象。
`to_adjlist` \（[删除对称，焦点列，…]）	计算权重对象的邻接列表表示。
`to_networkx` （）	将权重对象转换为NetworkX图形

属性

`asymmetries`	具有不对称权重的ID对列表。
`cardinalities`	每个观测点的邻居数。
`component_labels`	存储每个观察结果所在的图表组件。
`diagW2`	对角线 \(WW\) .
`diagWtW`	对角线 \(W^{{'}}W\) .
`diagWtW_WW`	对角线 \(W^{{'}}W + WW\) .
`histogram`	基数柱状图作为字典，其中键是ID，值是该单元的邻居数。
`id2i`	字典，其中键是一个ID，值是按w.id_顺序排列的ID索引。
`id_order`	返回观察值的ID，其顺序与迭代权重时遇到的顺序相同。
`id_order_set`	如果用户设置了id_顺序，则返回true；否则返回false。
`islands`	没有任何邻居的ID列表。
`max_neighbors`	邻居数量最多。
`mean_neighbors`	邻居的平均数目。
`min_neighbors`	最小邻居数。
`n`	单位数。
`n_components`	存储相邻矩阵是否完全连接。
`neighbor_offsets`	给定当前的id_顺序，neighbor_offsets[id]是id_顺序中id的邻居的偏移量。
`nonzero`	非零权重的数目。
`pct_nonzero`	非零权重的百分比。
`s0`	S0定义为
`s1`	S1定义为
`s2`	s2定义为
`s2array`	包含s2的单个元素。
`sd`	相邻数的标准差。
`sparse`	稀疏矩阵对象。
`transform`	转换属性的getter。
`trcW2`	痕迹 \(WW\) .
`trcWtW`	痕迹 \(W^{{'}}W\) .
`trcWtW_WW`	痕迹 \(W^{{'}}W + WW\) .