利用STATA创建空间权重矩阵及空间杜宾模型计算----命令.pdf
** 创建空间权重矩阵介绍 * 设置默认路径 cd C:\Users\xiubo\Desktop\F182013.v4\F101994\sheng ** 创建新文件 *shp2dta:reads a shape (.shp) and dbase (.dbf) file from disk 如何在 IQ Option 中存钱 and converts them into Stata datasets. *shp2dta: 读取 CHN_adm1 文件 *CHN_adm1 ：为已有的地图文件 *database (chinaprovince) ：表示创建一个名称为“ chinaprovince ”的 dBase 数据集 *database(filename) ： Specifies filename of new dBase dataset *coordinates(coord) ：创建一个名称为“ coord ”的坐标系数据集 *coordinates(如何在 IQ Option 中存钱 filename) ：Specifies filename of new coordinates dataset *gencentroids(stub) ：Creates centroid variables *genid(newvarname) ：Creates unique id variable for database.dta shp2dta using CHN_adm1,database (chinaprovince) coordinates(coord) genid(id) gencentroids(c) ** 绘制 2016 年中國 GDP 分布圖 *spmap:Visualization of spatial data *clnumber(#):number of classes *id(idvar):base map polygon identifier( 识别符，声明变量名，一般以字母或下划线开头，包含 如何在 IQ Option 中存钱 数字、字母、下划线 ) *_2016GDP ：变量 *coord: 之前创建的坐标系数据集 spmap _2016GDP using coord, id(id) clnumber(5) * 更改变量名 rename x_c longitude rename y_c latitude ** 生成距离矩阵 *spmat: 用于定义与管理空间权重矩阵 *Spatial-weighting matrices are stored in spatial-weighting matrix objects (spmat objects). *spmat objects contain additional information about the data used in constructing 如何在 IQ Option 中存钱 spatial-weighting matrices. *spmat objects are used 如何在 IQ Option 中存钱 in fitting spatial models; see spreg (if installed) and spivreg (if installed). *idistance:( 产生距离矩阵 )create an spmat object containing an 如何在 IQ Option 中存钱 inverse-distance matrix W * 或 contiguity:create an spmat object containing a contiguity matrix W *idistance_jingdu: 命名名称为“ idistance_jingdu ”的距離矩陣 *longitude: 使用经度 *latitude: 使用纬度 *id(id): 使用 如何在 IQ Option 中存钱 id *dfunction(function[, miles]):( 设置计算距离方法 )specify the distance function. *function may be one of euclidean (default), dhaversine, rhaversine, or the Minkowski distance of order p, where p is an integer greater than or equal to 1. *normalize(row): （行标准化） specifies one of the
python数据分析：绘图和可视化入门
matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包（主要是2D方面）。该项目是由John Hunter于2002年启动的，其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口。matplotlib和IPython社区进行合作，简化了从IPython shell（包括现在的Jupyter notebook）进行交互式绘图。matplotlib支持各种操作系统上许多不同的GUI后端，而且还能将图片导出为各种常见的矢量（vector）和光栅（raster）图：PDF、SVG、JPG、PNG、BMP、GIF等。除了几张，本书中的大部分图都是用它生成的。
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