为GWR地图创建函数

为了创建一个用于GWR（Geographically Weighted Regression，地理加权回归）地图的函数，我们需要理解GWR的基本概念，以及如何在地图上可视化其结果。以下是一个基础的Python示例，使用了geopandas和matplotlib库来创建GWR地图。

基础概念

地理加权回归（GWR）是一种统计方法，它扩展了普通最小二乘法回归模型，允许局部参数估计，即每个观测点都有自己的参数估计，这些参数依赖于其地理位置。这种方法特别适用于空间数据，因为它可以捕捉到空间非平稳性。

优势

能够处理空间异质性。
提供局部参数估计，更好地反映局部关系。
可视化结果有助于理解空间模式。

类型

线性GWR
非线性GWR

应用场景

城市规划
环境研究
经济学

示例代码

以下是一个简单的Python函数，用于创建GWR结果的地图。这个例子假设你已经有了GWR模型的结果和一个包含地理信息的数据框。

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
from shapely.geometry import Point

def create_gwr_map(gwr_results, geo_data, attribute):
    """
    创建一个GWR结果的地图。
    
    :param gwr_results: GWR模型的结果，应该是一个DataFrame，其中包含每个观测点的参数估计。
    :param geo_data: 包含地理信息的数据框，通常是GeoDataFrame。
    :param attribute: 要在地图上显示的GWR属性列名。
    """
    # 确保geo_data是一个GeoDataFrame
    if not isinstance(geo_data, gpd.GeoDataFrame):
        geo_data = gpd.GeoDataFrame(geo_data)
    
    # 合并GWR结果和地理数据
    merged_data = geo_data.merge(gwr_results[[attribute]], left_index=True, right_index=True)
    
    # 创建地图
    fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(10, 10))
    merged_data.plot(column=attribute, cmap='viridis', linewidth=0.8, ax=ax, edgecolor='0.8')
    
    # 添加颜色条
    sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap='viridis', norm=plt.Normalize(vmin=merged_data[attribute].min(), vmax=merged_data[attribute].max()))
    sm._A = []
    cbar = fig.colorbar(sm)
    
    # 设置标题
    ax.set_title(f'GWR {attribute} Map')
    
    # 显示地图
    plt.show()

# 假设你已经有了gwr_results和geo_data
# gwr_results = ...
# geo_data = ...

# 调用函数
create_gwr_map(gwr_results, geo_data, 'coefficient')