pysal.explore.giddy.rank.
Tau_Local_Neighborhood
(x, y, w, permutations=0)[源代码]¶利马附近。
邻居的一个扩展集利马。考虑状态子集的局部一致性关系,定义为焦点状态及其邻居。
参数: |
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笔记
邻域集LIMA统计的计算公式可以在 [Rey16] 方程(22)。
实例
>>> import pysal.lib as ps
>>> from pysal.explore.giddy.rank import Tau_Local_Neighborhood
>>> import numpy as np
>>> np.random.seed(10)
>>> f = ps.io.open(ps.examples.get_path("mexico.csv"))
>>> vnames = ["pcgdp%d"%dec for dec in range(1940, 2010, 10)]
>>> y = np.transpose(np.array([f.by_col[v] for v in vnames]))
>>> r = y / y.mean(axis=0)
>>> regime = np.array(f.by_col['esquivel99'])
>>> w = ps.weights.block_weights(regime)
>>> res = Tau_Local_Neighborhood(r[:,0],r[:,1],w,permutations=999)
>>> res.tau_lnhood
array([0.06666667, 0.6 , 0.2 , 0.8 , 0.33333333,
0.6 , 0.6 , 0.2 , 1. , 0.06666667,
0.06666667, 0.33333333, 0.33333333, 0.2 , 1. ,
0.33333333, 0.33333333, 0.2 , 0.6 , 0.33333333,
0.33333333, 0.06666667, 0.8 , 0.06666667, 0.2 ,
0.6 , 0.8 , 0.6 , 0.33333333, 0.8 ,
0.8 , 0.06666667])
>>> res.tau_lnhood_pvalues
array([0.106, 0.33 , 0.107, 0.535, 0.137, 0.414, 0.432, 0.169, 1. ,
0.03 , 0.019, 0.146, 0.249, 0.1 , 0.908, 0.225, 0.311, 0.125,
0.399, 0.215, 0.334, 0.115, 0.669, 0.045, 0.11 , 0.525, 0.655,
0.466, 0.236, 0.413, 0.504, 0.038])
>>> res.sign
array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])
属性: |
|
---|
方法
__init__ \(X,Y,W[,排列]) |
初始化自身。 |