Pysal（センサスブロックグループ）のCSVに完全なQUEEN隣接アレイを保存する

Question

スタータの.doファイルとRのMCMC以外は、VBのAOL warezグループアプリケーション以降にコーディングしていません。だから私はここから始めることを謝る。

私は、国勢調査ブロックグループレベルで人口統計データと曝露データを扱う環境裁判用紙を作成しています。ブロックグループのサイズは比較的小さいので、汚染源および1つのブロックグループに住む人々は、一番近い第一次隣接物に容易に影響を与えることができる。私はダラダラになり、FIPSコードを集めて戻ってきましたが、それはちょうど悪い数学です。

ACS年のシェイプファイルを取得しました。最初にarcGISを試しましたが、どこにも行きませんでした。私はその後、

インポートした形状ファイル は、すべての216,000ブロックグループに（12時間）クイーンネイバー分析を実行したことをPysalについて読み、インストール[52]で

：w.histogram アウト[52]：

[（0、87）、 （1、709）、 （2、3634）、 （3、16627）、 （4、48736）、 （5、56952）、 （6、42848） （8,12646）、 （9,6244）、 （10、3040）、 （11、1515）、 （12、759）、 （13、432）、 （14、233）、 （15、128）、 （16、85）、 （17、44）、 （18、34）、 （19、20）、 （20、21）、 （21、13）、 （22、8）、 （23、7）、 （ 24、6）、 （25、1）、 （26、3）、 （27、1）、 （28、2）、 （29、1）、 （30、2）、 （31 （32,2）、 （33,2）、 （34、0）、 （35、1）、 （36、1）、 （37、1）、 （38、0）、 （39、0）、 （40、0）、 （41、0）、 （42、0）、 （43、0）、 （44、0）、 （45、0）、 （46、1）、 （47、0）、 （ 48、0）、 （49、0）、 （50、0）、 （51、0）、 （52、0）、 （53、0）、 （54、0）、 （55 、0）、 （56,0）、 （57,0）、私は必要なもの（58、0）、 （59、0）、 （60、0）、 （61、1）]

は.CSVです（または、正直私は/ペーストをコピーする場合は何も行いますそれはFIPS（ACSシェイプファイルがIDのために使用するものであるはずである）によって各ブロックグループを列挙し、それは近隣のリストです。

私がリストを手に入れることができるなら、私はそれを私がより快適な環境に移動することができます。私はそこに座って昨夜何時間も演奏し、numpy.savetextにいくつかの亀裂が入るかもしれませんが、FIPSコードは12桁であるため、数字は1つの列であり、数字は科学記法で保存されていました。一度タプルが範囲外だったと私は言った。それは私が得た最も近いものだと私は思う。

私は、

はあなたがpysalとtxtファイルにWを書き込むことができ、 デイブ

Answer 1

、ありがとうございました。 さまざまな形式がありますが、「GAL」ファイルが最も簡単です。

これはtxtファイルです。最初の行は図形の数です。 各レコードは、次に2行、例えば

id n 
id0, id1, ... 

where: 
    id is the id of the polygon, 
    n is the number of neighbors 
    id0 is the id of the first neighbor 
    ... and so on 

ある：...

3 
0 1 
1 
1 2 
0 2 
2 1 
1 

グラフ0-1-2を説明し、0は1人の隣人（1）、1 2つのネイバーを有する（を有しています0,2）などがあります。

が

>>> W = pysal.queen_from_shapefile("/path/to/shapefile.shp") 
>>> out = pysal.open("output.gal", 'w') 
>>> out.write(W) 
>>> out.close() 

注...ギャルファイルにあなたのWを書き込むには：IDSはオフセットがあります。 0は最初のポリゴン、1は2番目のポリゴンなどです。

オフセットをFIPSコードにリンクする場合は、これを自分で行う必要があります。しかし、正しい順序でFIPSコードを抽出するには、pysalを使用することができます。

>>> dbf = pysal.open("/path/to/shapefile.dbf", "r") 
>>> print dbf.header 
[column names, ... ] 
>>> FIPS = dbf.by_col("name_of_fips_code_column") 
>>> FIPS = map(str, FIPS) #make sure we're writing strings 
>>> out = open('fips.txt','w') 
>>> out.write('\n'.join(FIPS)) 
>>> out.close()