pysal.explore.pointpats.
PoissonClusterPointProcess
(window, n, parents, radius, samples, keep=False, asPP=False, conditioning=False)[源代码]¶泊松聚类点过程(内曼·斯科特)。两个阶段:1.母公司CSR流程: \(N\) -有条件的或 \(\lambda\) -有条件的。如果父事件跟随 \(\lambda\) -条件CSR过程中,父事件的数量随实现的不同而变化。2.第二步。子进程:以每个父进程为中心的圆中的固定点数。
参数: |
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实例
>>> import pysal.lib as ps
>>> import numpy as np
>>> from pointpats import Window
>>> from pysal.lib.cg import shapely_ext
打开弗吉尼亚多边形形状文件
>>> va = ps.io.open(ps.examples.get_path("virginia.shp"))
从县形状的并集为va创建外部多边形
>>> polys = [shp for shp in va]
>>> state = shapely_ext.cascaded_union(polys)
从弗吉尼亚州边界创建窗口
>>> window = Window(state.parts)
1.模拟一个大小为200的泊松聚类过程,每个父代0.5个单位内有10个父代和20个子代(父代事件: \(N\) -条件CSR)
>>> np.random.seed(10)
>>> samples1 = PoissonClusterPointProcess(window, 200, 10, 0.5, 1, asPP=True, conditioning=False)
>>> samples1.parameters # number of events for the realization
{0: {'n': 200}}
>>> samples1.num_parents #number of parent events for each realization
{0: 10}
>>> samples1.children # number of children events centered on each parent event
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2.第二步。模拟一个大小为200的泊松聚类过程,每个父代0.5个单位内有10个父代和20个子代(父代事件: \(\lambda\) -条件CSR)
>>> np.random.seed(10)
>>> samples2 = PoissonClusterPointProcess(window, 200, 10, 0.5, 1, asPP=True, conditioning=True)
>>> samples2.parameters # number of events for the realization might not be equal to 200
{0: {'n': 260}}
>>> samples2.num_parents #number of parent events for each realization
{0: 13}
>>> samples2.children # number of children events centered on each parent event
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属性: |
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方法
draw \(参数) |
在给定窗口内生成一系列点坐标。 |
realize (n) |
在“窗口”的最小边界框中生成n个点,以集群方式分布。 |
setup () |
为每个实现生成事件数。 |
__init__
(window, n, parents, radius, samples, keep=False, asPP=False, conditioning=False)[源代码]¶初始化自身。请参阅帮助(键入(self))以获得准确的签名。
方法
__init__ \(window,n,parents,radius,samples) |
初始化自身。 |
draw \(参数) |
在给定窗口内生成一系列点坐标。 |
realize (n) |
在“窗口”的最小边界框中生成n个点,以集群方式分布。 |
setup () |
为每个实现生成事件数。 |