pysal.viz.splot.esda.plot_local_autocorrelation¶

pysal.viz.splot.esda.plot_local_autocorrelation(moran_loc, gdf, attribute, p=0.05, region_column=None, mask=None, mask_color='#636363', quadrant=None, legend=True, scheme='Quantiles', cmap='YlGnBu', figsize=(15, 4), scatter_kwds=None, fitline_kwds=None)[源代码]¶

制作莫兰·斯卡特普洛特、丽莎集群和合唱团地图的三个绘图可视化，并使用本地莫兰区域和象限遮罩。

参数:

moran_loc : esda.moran.moran_local或moran_local_bv实例 莫兰局部自相关统计值 gdf : 地理位置和数据帧 包含绘制两个地图的信息的数据帧。 attribute : STR 属性的列名，应在Choropleth映射中描述。 p : 可选浮动 意义的p值阈值。点和多边形将按重要性着色。默认值＝0.05。 区域列：字符串，可选 包含感兴趣的遮罩区域的列名称。默认值=无 蒙版：str，可选 要突出显示的区域的标识符或名称。缺省＝无 遮罩颜色：str，可选 面罩的颜色。默认值=' quadrant : 可选的 Lisa群集和Choropleth地图中散点图遮罩值的象限1-4。缺省＝无 FigSize:Tuple，可选 图的W，H。默认值=（15,4） 图例：布尔型，可选 如果为真，则将描绘地图的图例。默认=真 方案：str，可选 要使用的Pysal分类器的名称。默认值为“分位数” cmap:str，可选 用于绘制脊索面的matplotlib颜色映射的名称。默认值='ylgnbu' scatter_kwds : 关键字参数，可选 用于创建和设计散点的关键字。缺省＝无。 fitline_kwds : 关键字参数，可选 用于在散点图中创建和设计Moran Fitline的关键字。缺省＝无。

返回:

fig : Matplotlib图实例 莫兰散点图，丽莎星团图和合唱团。 axs : Matplotlib轴列表 绘制了Matplotlib轴的Lisat。

实例

进口

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from pysal.lib.weights.contiguity import Queen
>>> from pysal.lib import examples
>>> import geopandas as gpd
>>> from pysal.explore.esda.moran import Moran_Local
>>> from pysal.viz.splot.esda import plot_local_autocorrelation

数据准备和分析

>>> link = examples.get_path('Guerry.shp')
>>> gdf = gpd.read_file(link)
>>> y = gdf['Donatns'].values
>>> w = Queen.from_dataframe(gdf)
>>> w.transform = 'r'
>>> moran_loc = Moran_Local(y, w)

使用象限遮罩和区域遮罩绘图

>>> fig = plot_local_autocorrelation(moran_loc, gdf, 'Donatns', p=0.05,
...                                  region_column='Dprtmnt',
...                                  mask=['Ain'], quadrant=1)
>>> plt.show()

（ Source code ）