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使用 Python 计算点密度

2023-11-27

我有一个来自世界特定地区地理数据的 X 和 Y 坐标列表。我想根据每个坐标在图表中的位置为其分配一个权重。

例如：如果一个点位于其周围有很多其他节点的地方，则该点位于高密度区域，因此具有较高的权重。

我能想到的最直接的方法是围绕每个点绘制单位半径的圆，然后计算其他点是否位于其中，然后使用函数为该点分配权重。但这似乎很原始。

我看过 pySAL 和 NetworkX，但看起来它们可以处理图表。我的图中没有任何边，只有节点。


标准解决方案是使用 KDE (核密度估计).
在网络上搜索：“KDE Estimation”您会发现大量链接。 在 Google 中输入：KDE 估计 ext:pdf
另外，Scipy 有 KDE，请遵循此http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/ generated/scipy.stats.gaussian_kde.html。那里有工作示例代码；）

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