Geoda_workbook中文翻译!
geodas使用手册

geodas使用手册geodas是一个基于Python的开源软件,用于处理和可视化地理空间数据。
本使用手册旨在提供关于如何使用geodas的详细指南,包括安装、配置、数据导入、分析和可视化等方面的内容。
一、安装首先,您需要安装Python和必要的库。
确保您的Python版本为3.x,并安装以下库:1. GDAL/OGR2. PyProj3. NumPy4. Pandas5. Matplotlib您可以使用pip命令安装这些库。
例如,在终端中输入以下命令:```shellpip install GDALpip install PyProjpip install numpypip install pandaspip install matplotlib```二、配置在安装完geodas后,您需要配置一些参数。
在终端中输入以下命令:```pythonfrom geodas import configureconfigure.init()```这将初始化一些必要的参数,例如投影和坐标系。
三、数据导入geodas支持多种格式的地理空间数据,包括GeoTIFF、Shapefile、GeoJSON等。
您可以使用以下命令将数据导入到geodas中:```pythonfrom geodas import read_filedata = read_file('path/to/your/data')```这将读取指定路径下的数据,并将其存储在变量data中。
您可以进一步使用这个变量进行分析和可视化。
四、分析geodas提供了丰富的地理空间分析功能,包括空间统计、地形分析、距离计算等。
以下是一个简单的示例,演示如何计算两点之间的距离:```pythonfrom geodas import distance_between_pointsdistance = distance_between_points([(1, 2), (3, 4)], unit='km')print(distance)```这将计算两个点之间的距离,并将其输出到控制台。
shapefile,coverage,geodatabase的区别

[转载]区分shapefile,coverage,geodatabase在过去20年中,矢量数据模型是GIS中变化最大的方面,例如,ESRI公司所开发每种新软件包都对应一种新的矢量数据模型,Arc/Info对应Coverage,ArcView对应Shapefile,ArcGIS对应Geodatabase。
Coverage和Shapefile是地理关系数据模型,它利用分离的系统来存储空间数据和属性数据,而Geodatabase是基于对象数据模型,它把空间数据和属性数据存储在唯一的系统中。
Coverage是拓扑的,Shapefile是非拓扑的。
Coverage支持三种基本拓扑关系:连接性、面定义、邻接性。
Shapefile多边形对于共享边界实际上有重复弧段且可彼此重叠,不同于Coverage 所用的多个文件,它用几何学性质存储两个基本文件:以.shp为扩展名的文件存储要素几何学特征;以.shx为扩展名的文件保留要素几何特征的空间索引。
Shapefile:一种基于文件方式存储GIS数据的文件格式。
至少由.shp,.dbf,.shx三个文件作成,分别存储空间,属性和前两者的关系。
是GIS中比较通用的一种数据格式。
Coverage:一种拓扑数据结构,一般的GIS原理书中都有它的原理论述。
数据结构复杂,属性缺省存储在Info表中。
目前ArcGIS中仍然有一些分析操作只能基于这种数据格式进行操作。
Geodatabase:ArcInfo发展到ArcGIS时候推出的一种数据格式,一种基于RDBMS存储的数据格式,其有两大类:1.Personal Geodatabse 用来存储小数据量数据,存储在Access 的mdb格式中。
2.ArcSDE Geodatabse 存储大型数据,存储在大型数据库中Oracle,Sql Server,DB2等。
可以实现并发操作,不过需要单独的用户许可。
Coverage数据模型Coverage是一个集合,它可以包含一个或多个要素类。
GeoDa工作手册21章-最后

GeoDa⼯作⼿册21章-最后图20.9 LISA结果窗⼝中cluster地图选项右击出现Options对话框,设置Randomization为9999。
运⾏⼏次序列,直到所⽰的模式稳定到图20.10右侧⾯板中的数字。
注意:与原始⽐率聚集地图稍有不同,在图20.10左边⾯板中重新产⽣。
图20.10 原始⽐率和EB调整后⽐率的LISA聚集地图注意空间离群值Morgan县(在左边地图中点击该县,在表中找到它,位于第9⾏)。
在地图中选择它的邻居,如图20.11(⽤shift-click来添加选择),在表格中激活被选中的县。
考虑表格中HR8893,HC8893和PO8893的值,如图20.12。
注意Morgan县有相当⾼的杀⼈案发⽣率(4.581251),但在组中并不是最⾼的(Sangamon县为6.029489,IL-FIPS 17167)。
但更重要的是,组中最低的两个值,杀⼈案发⽣率为0的县,⼈⼝数据也是最少的(分别是33911和35051)。
EB标准化将会拉⾼杀⼈案发⽣率,减⼩与Morgan县的差异,清除⼀个空间离群值的建议。
图20.11 LISA⽐率地图敏感性分析:邻居20.5 练习⽤练习18和19中的相同的数据集和⽐率变量来估计你对⽐率⽅差不稳定性的推断的敏感性。
练习21双变量空间⾃相关21.1 ⽬标本练习关注Moran散点图和LISA地图在双变量空间⾃相关⽅⾯的扩展,其中时-空相关是⼀种特例。
有关⽅法细节请见Anselin 等(2002)。
在本练习末,你将知道:l创建和解释⼀幅双变量地图l建⽴⼀幅Moran散点图矩阵l解释不同形式的时-空联系l创建和解释双变量LISA地图有关本操作的详细信息请参考User's Guide第94-96页。
21.2 双变量Moran散点图载⼊数据集OZ9799⽂件(ozthies.shp,关键字为STATION),是包含了30个Los Angles空⽓质量监测点建⽴的Thiessen多边形⽂件。
空间计量经济学(Introduction to Spatial Econometrics)入门

Trade flows (Aten 1997)
Spatial Model 1 (Spatial Lag Model, SAR)
y = αιn + λWy + Xβ + є, є ~ N(0, σ2In), or yi= α + λΣjwijyj + Xiβ + єi where W is the non-stochastic n × n spatial weights matrix in which the element mij is equal to 1/dij with dij being the distance between two cities i and j (i ≠ j) (Dubin, 1988; Biles, 2003; Hernandez, 2003; Garrett et al., 2007)
空间计量经济学入门
(Introduction to Spatial Econometrics)
中国人民大学经济学院虞义华
Spatial Dependence
Tobler’s ‘First Law of Geography’(Tobler, 1979)
“Everything is related to everything else, but near things are more related than distant things.
L = lnI - W- N/2 ln (2) - N/2 ln (2) - (y - Wy - x)’( y - Wy - x)/2 2 Maximizing the log likelihood with respect to , , and 2 gives the values of parameters that provide the highest likelihood of the joint occurrence of the sample of dependent variables
英文版Excel-中英文对照表

英文版Excel 中英文对照表激活(activate)数组(array)数组公式(array formula)相关联的数据透视表(associated PivotTable report )自动套用格式(autoformat)坐标轴(asix)基础地址(base address)“合并计算”表(consolidation table)比较条件(comparison criteria)比较运算符(comparison operator)常量(constant)单元格引用(cell reference)当前区域(current region)分类轴(category asix)分类字段(category field)复制区域(copy area)计算列(calculated column)计算项(calculated item)计算字段(数据库)(calculated field)计算字段(数据透视表)(calculated field)列标题(column heading)列字段(column field)条件(criteria)条件窗格((criteria pane)条件格式(conditional format)图表工作表(chart sheet)图表区(chart area)修订记录(change history)约束条件(constraints)证书验证机构(certifying authority)自定义计算(custom calculation)垂直线(drop lines)从属单元格(dependents)明细数据(detail data)默认工作表模板(default worksheet template)默认工作簿模板(default workbook template)默认启动工作簿(default startup workbook )目标区域(destination area)数据标签(data label)数据标志(data marker)数据表(data table)数据表单(data form)数据窗格(data pane)数据点(data points)数据库(database)数据区域(data region)数据系列(data series)数据有效性(data validation)数据源(data source)数据源驱动程序(data source driver)图表数据表(data table in charts)下拉列表框(drop—down list box)值区域(values area)值字段(value field)表达式(expression)嵌入图表(embedded chart)外部数据(external data)外部数据区域(external data range)外部引用(external reference)误差线(error bars)编辑栏(formula bar)公式(formula)公式选项板(Formula Palette)函数(function)函数筛选(filter)填充柄(fill handle)字段(数据库)(field)字段(数据透视表)(field)单变量求解(goal seek)图表中的网络线(gridlines charts)组(group)冲突日志工作表(history worksheet)高低点连线(high-low lines)插入行(Insert row)迭代(iteration)绝对交集(implicit intersection)内部连接(inner join)输入单元格(imput cell)索引(index)项(item)连接(join)连接线(join line)锁定的字段或记录(locked field or record) 图例(legend)图例项标示(legend keys)合并单元格(merged cell)活动选定框(moving border)矩阵(matrix)移动平均(moving average)映射范围(mapped range)操作数(operand)分级显示(outline)分级显示符号(outline symbols)分级显示数据(outline data)脱机多维数据集文件(offline cube file)外部连接(outer join)运算符(operator)磅(point)保护(protect)报表筛选(reporter filter)参数parameter参数查询parameter query打印标题print totles打印区域print area分页符page break分页预览page break preview绘图区plot area密码password数据透视表PivotTable report数据透视表分类汇总PivotTable sobtotal数据透视表列表PivotTable list数据透视表数据PivotTable data数据透视表总计PivotTable grand totals数据透视图报表Pivotchart report数据透视图分类字段Pivotchart category field数据透视图系列字段Pivotchart series field透视区域pivot area引用单元格precedents粘贴区域paste area主键primary key属性字段property fields查询queryExcel函数大全数据库和清单管理函数DA VERAGE(daverage) 返回选定数据库项的平均值DCOUNT(dcount)记算数据库中包含数字的单元格的个数DCOUNTA (dcounta)记算数据库中非空单元格的个数DGET (dget) 从数据库中提取满足指定条件的单个记录DMAX (dmax)返回选定数据库项中的最大值DMIN (dmin)返回选定数据库项中的最小值DPRODUCT (dproduct)乘以特定字段(此字段中的记录为数据库中满足指定条件的记录)中的值DSTDEV (dstdev)根据数据库中选定项的示例估算标准偏差DSTDEVP (dstdevp)根据数据库中选定项的样本总体计算标准偏差DSUM (dsum)对数据库中满足条件的记录的字段列中的数字求和DV AR (dvar)根据数据库中选定项的示例估算方差DV ARP (dvarp)根据数据库中选定项的样本总体计算方差GETPIVOTDATA(getpivotdata)返回存储在数据透视表中的数据日期和时间函数DATE (date)返回特定时间的系列数DATEDIF (datedif)计算两个日期之间的年、月、日数DATEV ALUE (datevalue) 将文本格式的日期转换为系列数DAY(day)将系列数转换为月份中的日DAYS360 (days360)按每年360天计算两个日期之间的天数EDATE (edate)返回在开始日期之前或之后指定月数的某个日期的系列数EOMONTH (eomonth)返回指定月份数之前或之后某月的最后一天的系列数HOUR (hour)将系列数转换为小时MINITE (minite)将系列数转换为分钟MONTH (month)将系列数转换为月NETWORKDAYS (networkdays)返回两个日期之间的完整工作日数NOW (now)返回当前日期和时间的系列数SECOND (second)将系列数转换为秒TIME (time)返回特定时间的系列数TIMEV ALUE (timevalue)将文本格式的时间转换为系列数TODAY (today)返回当天日期的系列数WEEKDAY (weekday)将系列数转换为星期WORKDAY (workday)返回指定工作日数之前或之后某日期的系列数YEAR(year)将系列数转换为年YEARFRAC(yearfrac)(返回代表START_DATE(开始日期)和END_DATE(结束日期)之间天数的以年为单位的分数DDE 和外部函数CALL(call) 调用动态链接库(DLL)或代码源中的过程REGISTER.ID(register。
GeoDa地图与探索分析

GeoDa地图与探索分析目录一、GeoDa简介 (2)(一)GeoDa 现在支持更多空间数据格式 (2)(二)现在具有多层支持! (3)(三)通过链接的地图和图表浏览统计结果 (3)(四)跨链接视图分析空间和时间模式 (4)(五)底图的地面真实地图结果 (4)(六)比较时间和空间的平均值 (5)(七)检测多变量空间中的关系 (5)(八)查找具有统计显著性的空间聚类 (6)(九)比较一套空间受约束的聚类技术 (7)二、应用实践 (7)(一)数据介绍 (7)(二)打开shp数据 (9)(三)加载底图 (10)(四)地图设置 (10)(五)图表设置 (14)三、小结 (15)一、GeoDa简介GeoDa是一个免费的开源软件工具,可作为空间数据科学的入门。
它旨在通过探索和建模空间模式来促进数据分析的新见解。
GeoDa由Luc Anselin博士和他的团队开发。
该程序为探索性空间数据分析(ESDA)方法提供了用户友好的图形界面,例如用于聚合数据(数千条记录)的空间自相关统计数据,以及用于点和面数据(数万条记录)的基本空间回归分析。
要在GeoDa 中使用大数据,应首先将其聚合为面单位。
自2003 年2 月首次发布以来,GeoDa 的用户数量呈指数级增长,超过360,000(2020 年9 月)。
这包括哈佛大学、麻省理工学院和康奈尔大学等大学的实验室用户。
用户社区和媒体热情地接受了该程序,称其为"非常重要的分析工具","非常优秀的软件"和"令人兴奋的发展"。
(一)GeoDa 现在支持更多空间数据格式GeoDa 现在支持各种不同格式的矢量数据(单击此处查看详细信息):您可以使用shapefile、地理数据库、GeoJSON、MapInfo、GML、KML 以及GDAL 库支持的其他矢量数据格式。
该程序还将表格格式(.csv,.dbf,.xls,.ods)的坐标转换为这些空间数据格式之一,并在不同的文件格式之间转换数据(例如.csv到.dbf或shapefile到GeoJSON)。
探索性空间数据分析软件GEODA中文说明书

GeoDa 簡要說明GeoDa 為簡易好用的空間分析軟體,只要有地圖檔,有資料庫,就可以進行分析。
但是要注意格式,檔案合乎一定格式,方能讀取。
一、注意事項1.首先必須要注意,GeoDa檔案有三種類型,.shp .shx .dbf 三位一體,缺一不可。
前兩者為圖形檔,後者為與之相應的資料庫檔。
讀檔時,讀進.shp 檔,其實三個檔一起讀進去。
2.讀檔時必須指定key variable,其值不能重覆,且不能有小數點,主要作識別之用,通常為地區的編碼。
3.GeoDa 基本圖檔,要備份保留,新建的資料庫可疊加進去,資料愈來愈豐富。
原基本圖檔內之dbf檔排序不能更動,否則讀檔時,各地理位置會錯亂。
4.dbf 檔欄位之增刪必須經由GeoDa之table功能(add column, delete column,join table) 為之,不能以excel 直接修改dbf 檔,否則讀取時會有問題。
然修改儲存格資料,或改變變數名稱則不會影響。
5.GeoDa 可同時開啟數個視窗,調整大小後,相互比對。
6.GeoDa 有Linking及Brushing 功能,前者指各視窗資料會因為操作者的選取動作而連動變化;後者指操作者可以選定某些區域,針對這些區域作分析,而不管其他區域。
二、GeoDa 軟體安裝●網址●GeoDa Homepage s:///default.php●操作手冊:GeoDa: An Introduction to Spatial DataAnalysis, :///pdf/geodaGA.pdfGeoDa 0.9.3 User'sGuide :///csiss/pdf/geoda093.pdfGeoDa 0.9.5-i ReleaseNotes :///csiss/pdf/geoda095i.pdfAn Introduction to EDA withGeoDa :///csiss/pdf/quicktour.pdfAn Introduction to Spatial Autocorrelation Analysis withGeoDa :///csiss/pdf/spauto.pdf三、GeoDa功能表Map 圖形展示功能在圖形區,按滑鼠右鍵,出現圖形功能表,提供圖形功能。
workbook,核心基本释义

Workbook一、基本释义Workbook是一个英语单词,它是由”work”(工作)和”book”(书)两个词组合而成。
在常见的语境中,workbook通常指的是一本练习册或工作簿,用于辅助学习、训练或工作。
它是一种纸质或电子形式的教材,旨在帮助学生巩固学习内容,提供额外的练习和问题,以及测试学习成果。
二、练习册的种类与应用领域1. 学生练习册:学生练习册是教育领域中最常见的一种练习册。
它通常与教科书配套使用,以帮助学生加深对课本知识的理解和运用。
学生练习册可以涵盖各个学科,如数学、科学、语言艺术等,提供一系列练习题,供学生课后完成。
通过练习册,学生可以巩固所学知识,提高学习效果。
2. 语言学习练习册:语言学习练习册是学习外语的学生常用的工具。
它包含了一系列语法、词汇和听力等练习题,供学生进行练习和巩固。
语言学习练习册通常根据学习者的语言水平而设计,从初级到高级,涵盖了不同层次和难度的练习内容。
3. 职业培训工作簿:职业培训工作簿被广泛应用于职业培训领域。
它提供了一系列与特定职业相关的练习题,以帮助学员掌握所需的技能和知识。
职业培训工作簿可以包括职业素养、技术培训和实践操作等内容,涵盖了多个行业和职务。
4. 项目管理工作簿:项目管理工作簿是项目管理领域中的重要工具之一。
它用于记录和管理项目的各个方面,包括目标、时间表、资源分配、风险管理等等。
项目管理工作簿可以帮助项目经理和团队成员跟踪项目进度,协调工作任务,确保项目按时并达到预期目标。
三、练习册的优势和作用练习册作为一种教学辅助工具,在学习和工作中发挥着重要作用。
以下是练习册的一些优势和作用:1. 强化学习:练习册通过提供大量的练习题,帮助学生巩固和复习所学知识。
通过不断的练习,学生可以加深对知识的理解和应用,提高记忆力和掌握能力。
2. 自主学习:练习册通常以自学为导向,学生可以根据自己的学习进度和需求进行练习。
这样,学生可以更灵活地安排学习时间和内容,提高自主学习能力。
geoda例子及关键操作

geoda例⼦及关键操作如何制作shp格式⽂件,并利⽤Geoda软件进⾏空间⾯板数据分析——有详细的步骤以最新空间计量软件OpenGoeda为例,其实,对于空间⾯板数据发分析与地图的显⽰是两会⼉事,空间分析可以简单的分为两块:第⼀是:空间统计分析,即空间数据的探索性分析,⼀般⽤到地图,主要是为了直观显⽰其属性值的空间分布情况,另外就是全局空间⾃相关分析(全局Morans'I系数)和局部空间⾃相关分析(LISA)及Morans散点图(HH,HL,LH,LL);第⼆是:空间计量分析,主要包括:空间滞后模型(SLM)和空间误差模型(SEM),使⽤的前提是,⾃变量和因变量都存在空间⾃相关性,因此导致经典的计量模型估计有偏或失效,因此⾃然⽽然将空间因素考虑到模型中进⾏分析,空间因素的引进涉及最核⼼的表达空间的权重矩阵。
这是空间计量模型和软件解决的基本问题。
在此基础上说⼀下,如何利⽤OpenGoeda 分有相应的shape格式地图和没有的情况下如何进⾏空间⾯板数据的回归分析。
⾸先、是有相应地图的shape格式⽂件,如何进分析,涉及研究区域的地图的制作;地图和属性数据的等。
具体如下:⾸先可以借助Mapinfo和Arcgis软件制作shape格式的地图⽂件,并设置ID唯⼀代码,接着制作属性值⽂件,其格式为dbf,然后,将上述制作完成的shape格式⽂件和dbf格式属性值通过OpenGoda软件的Table菜单下的Merge TableDate进⾏合并,形成⼀个完整的包含分析需要的所有属性值的shape格式⽂件。
这样我们所有准备⼯作完成了,接下来就可以进⾏各种各样的分析了。
其次、⽆法获取地图的shape⽂件,或者你主要进⾏的空间回归分析,那么此时你完全不⽤费⼼思去制作地图,这时候仅需要你⽣成⼀个空间权重矩阵,具体做法是:1、⽣成⼀个OpenGoeda能识别的shape格式⽂件(直接⽤txt做就ok 了,还可以通过dbf格式做,也⽐较容易)步骤,tools/shape/Point from ASCII(txt),2、建⽴dbf格式的属性数⽂件,3、利⽤软件⾥的Merge TableDate 将1步建的shape⽂件数据表和2步建的dbf格式数据进⾏合并,并保存,保存后的⽂件我们命名为“sample”,3,则可以⽤sample.shp格式⽂件进⾏空间⾯板数据分析了。
POI中文帮助文档

7.3.1 对Excel的处理类下面通过HSSF提供的接口对Excel文件经行处理。
首先需要下载POI的包,可以到apache的官方网站下载,地址为:/jakarta/p oi/,本书采用的是poi-2.5.1-final-20040804.jar,读者可以下载当前的稳定版本。
把下载的包按照前面介绍的方式加入Build Path,然后新建一个ch7.po i包,并创建一个ExcelReader类。
ExcelReader类可以读取一个XLS文件,然后将其内容逐行提取出来,写入文本文件。
其代码如下。
代码7.6public class ExcelReader {// 创建文件输入流private BufferedReader reader = null;// 文件类型private String filetype;// 文件二进制输入流private InputStream is = null;// 当前的Sheetprivate int currSheet;// 当前位置private int currPosition;// Sheet数量private int numOfSheets;// HSSFWorkbookHSSFWorkbook workbook = null;// 设置Cell之间以空格分割private static String EXCEL_LINE_DELIMITER = " ";// 设置最大列数private static int MAX_EXCEL_COLUMNS = 64;// 构造函数创建一个ExcelReaderpublic ExcelReader(String inputfile) throws IOException, Exception { // 判断参数是否为空或没有意义if (inputfile == null || inputfile.trim().equals("")) {throw new IOException("no input file specified");}// 取得文件名的后缀名赋值给filetypethis.filetype = inputfile.substring(stIndexOf(".") + 1);// 设置开始行为0currPosition = 0;// 设置当前位置为0currSheet = 0;// 创建文件输入流is = new FileInputStream(inputfile);// 判断文件格式if (filetype.equalsIgnoreCase("txt")) {// 如果是txt则直接创建BufferedReader读取reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(is));}else if (filetype.equalsIgnoreCase("xls")) {// 如果是Excel文件则创建HSSFWorkbook读取workbook = new HSSFWorkbook(is);// 设置Sheet数numOfSheets = workbook.getNumberOfSheets();}else {throw new Exception("File Type Not Supported");}}// 函数readLine读取文件的一行public String readLine() throws IOException {// 如果是txt文件则通过reader读取if (filetype.equalsIgnoreCase("txt")) {String str = reader.readLine();// 空行则略去,直接读取下一行while (str.trim().equals("")) {str = reader.readLine();}return str;}// 如果是XLS文件则通过POI提供的API读取文件else if (filetype.equalsIgnoreCase("xls")) {// 根据currSheet值获得当前的sheetHSSFSheet sheet = workbook.getSheetAt(currSheet);// 判断当前行是否到但前Sheet的结尾if (currPosition > sheet.getLastRowNum()) {// 当前行位置清零currPosition = 0;// 判断是否还有Sheetwhile (currSheet != numOfSheets - 1) {// 得到下一张Sheetsheet = workbook.getSheetAt(currSheet + 1);// 当前行数是否已经到达文件末尾if (currPosition == sheet.getLastRowNum()) {// 当前Sheet指向下一张SheetcurrSheet++;continue;} else {// 获取当前行数int row = currPosition;currPosition++;// 读取当前行数据return getLine(sheet, row);}}return null;}// 获取当前行数int row = currPosition;currPosition++;// 读取当前行数据return getLine(sheet, row);}return null;}// 函数getLine返回Sheet的一行数据private String getLine(HSSFSheet sheet, int row) {// 根据行数取得Sheet的一行HSSFRow rowline = sheet.getRow(row);// 创建字符创缓冲区StringBuffer buffer = new StringBuffer();// 获取当前行的列数int filledColumns = rowline.getLastCellNum(); HSSFCell cell = null;// 循环遍历所有列for (int i = 0; i < filledColumns; i++) {// 取得当前Cellcell = rowline.getCell((short) i);String cellvalue = null;if (cell != null) {// 判断当前Cell的Typeswitch (cell.getCellType()) {// 如果当前Cell的Type为NUMERICcase HSSFCell.CELL_TYPE_NUMERIC: {// 判断当前的cell是否为Dateif (HSSFDateUtil.isCellDateFormatted(cell)) {// 如果是Date类型则,取得该Cell的Date值Date date = cell.getDateCellValue();// 把Date转换成本地格式的字符串cellvalue = cell.getDateCellValue().toLocaleString();}// 如果是纯数字else {// 取得当前Cell的数值Integer num = new Integer((int) cell.getNumericCellValue());cellvalue = String.valueOf(num);}break;}// 如果当前Cell的Type为STRINcase HSSFCell.CELL_TYPE_STRING:// 取得当前的Cell字符串cellvalue = cell.getStringCellValue().replaceAll("'", "''");break;// 默认的Cell值default:cellvalue = " ";}} else {cellvalue = "";}// 在每个字段之间插入分割符buffer.append(cellvalue).append(EXCEL_LINE_DELIMITER);}// 以字符串返回该行的数据return buffer.toString();}// close函数执行流的关闭操作public void close() {// 如果is不为空,则关闭InputSteam文件输入流if (is != null) {try {is.close();} catch (IOException e) {is = null;}}// 如果reader不为空则关闭BufferedReader文件输入流if (reader != null) {try {reader.close();} catch (IOException e) {reader = null;}}}}7.3.2 ExcelReader的运行效果下面创建一个main函数,用来测试上面的ExcelReader类,代码如下。
GoogleBigtable(中文版)

GoogleBigtable(中文版)温馨提示:本论文由厦门大学计算机系林子雨翻译自英文论文,转载请注明出处,仅用于学习交流,请勿用于商业用途。
[本文翻译的原始出处:厦门大学计算机系数据库实验室网站林子雨老师的云数据库技术资料专区/topic/research/documentation/cloud_database/][林子雨翻译的与Goolge Bigtable紧密相关的学术文章推荐]Google Spanner(中文版)[ChangDGHWBCFG06]Fay Chang, Jeffrey Dean, Sanjay Ghemawat, Wilson C. Hsieh, Deborah A. Wallach, Michael Burrows, Tushar Chandra, Andrew Fikes, Robert Gruber: Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data (Awarded Best Paper!). OSDI 2006:205-218.注:本论文英文原文PDF请见本贴的附件,本论文翻译的PDF版本也请见本贴的附件。
Bigtable: A Distributed Storage System for Structured DataFay Chang, Jeffrey Dean, Sanjay Ghemawat, Wilson C. Hsieh, Deborah A. Wallach, Michael Burrows, Tushar Chandra, Andrew Fikes, Robert Gruber{fay,jeff,sanjay,wilsonh,kerr,m3b,tushar,fikes,gruber}@google .comGoogle, Inc.本文翻译:厦门大学计算机系林子雨()翻译时间:2010年7月本文原始英文目录:Abstract1 Introduction2 Data ModelRowsColumn Families Timestamps3 API4 Building Blocks5 Implementation5.1 Tablet Location5.2 Tablet Assignment5.3 Tablet Serving5.4 Compactions6 RefinementsLocatity groupscompressionCaching for read performance Bloom filtersCommit-log implementation Speeding up tablet recovery Exploiting immutability7 Performance Evaluation Single-tablet-server performance Scaling8 Real applications8.1 Google Analytics8.2 Google Earth8.3 Personalized Search9 Lessons10 Related Work11 Conclusions Acknowledgements References[本文翻译的原始出处:厦门大学计算机系数据库实验室网站林子雨老师的云数据库技术资料专区/topic/research/documentation/cloud_database/]Google Bigtable (中文版)厦门大学计算机系教师林子雨翻译;翻译时间:2010年7月AbstractBigTable是一个分布式存储系统,它可以支持扩展到很大尺寸的数据:PB级别的数据,包含几千个商业服务器。
测绘工程专业英语全文翻译

Uuit1 What is Geomatics? (什么是测绘学)Geomatics Defined(测绘学定义)Where does the word Geomatics come from?(Geomatics-测绘或地球空间信息学,这个名词是怎么来的呢?)GEODESY+GEOINFORMATICS=GEOMA TICS or GEO- for earth and –MA TICS for mathematical or GEO- for Geoscience and -MATICS for informatics. (大地测量学+地理信息学=GEOMATICS 测绘学或者geo 代表地球,matics 代表数学,或者geo 代表地球科学,matics 代表信息学)It has been said that geomatics is many things to many people.(据说测绘学这个词对不同的人有不同的理解)The term geomatics emerged first in Canada and as an academic discipline; it has been introducedworldwide in a number of institutes of higher education during the past few years, mostly by renamingwhat was previously called “geodesy”or “surveying”, and by adding a number of computer science-and/or GIS-oriented courses.(这个术语【term 术语】作为一个学科【academic discipline 学科】第一次形成【emerge】于加拿大;在过去的几年里被全世界的许多高等教育研究机构所熟知,通常是以前的“大地测量学”或“测量学”在引入了许多计算机科学和GIS 方向【或“基于GIS”】的课程后重新命名的。
Geodatabase中文教程

第1章Geodatabase1、1 Geodatabase概述Geodatabase 概述ArcGIS操作基于GIS文件格式和存储于geodatabases中的地理信息。
Geodatabase 是ArcGIS的本地数据结构,是用于编辑和数据管理的基本数据格式。
Geodatabase 能将空间数据存储在文件、MDB文件或者大型DBMS中。
以上三种存储方式的区别在于可存储数据量的不同以及可支持的并发用户数量不同,能够实现从小数据量、单用户的文件数据库到大数据量、多用户并发编辑的企业级DBMS的不同层次的应用。
理解geodatabase简介:geodatabase是大量不同类型的地理数据集的集合。
在这一章节可以学习geodatabase的基础,这些概念能够为学习和有效使用geodatabase打下坚实的基础。
Geodatabase定义:geodatabase是大量不同类型的地理数据集的集合,这些地理数据集可以存储在普通的文件中、微软的Access数据库中或者多用户的关系数据库(比如Oracle, Microsoft SQL Server, 或者IBM DB2)。
Geodatabase中主要数据集:数据集是geodatabase中的一个重要概念。
它是ArcGIS 用来组织和运用地理信息的基本机制。
Geodatabase包含三种主要的数据集类型:要素类、栅格数据集和表。
在创建Geodatabase时,首先生成不同的Dataset类型,然后添加或者扩展Geodatabase基本要素的能力,例如添加拓扑、网络、子类以实现GIS行为建模、维护数据完整性以及建立空间关系。
Geodatabase的存储Geodatabase的存储不仅包括简单的空间坐标和属性数据的表格,还包括这些地理数据集的模式和规则。
Geodatabase的三种基础数据集(要素类,属性表和栅格数据集)和其他的geodatabase元素都以表格的形式存储。
geoda二项式空间面板数据模型

geoda二项式空间面板数据模型
Geoda是一个开源的空间数据分析工具,它提供了许多空间面板数据模型的分析功能。
空间面板数据模型是指在时间和空间上都存在变异的数据模型,其中时间序列和横截面数据同时存在。
在Geoda中,可以使用二项式空间面板数据模型来分析这种类型的数据。
二项式空间面板数据模型是指在空间上存在交互作用的面板数据模型。
它通常用于分析空间上存在相互作用的变量,例如地理空间上的邻近效应或者空间上的依赖关系。
在这种模型中,通常会考虑到空间上的权重矩阵,用来表示不同地理单元之间的空间关联关系。
Geoda提供了一系列的空间面板数据模型分析工具,包括空间面板数据的描述统计分析、空间面板数据的空间自相关分析、空间面板数据的空间回归分析等。
通过这些工具,用户可以对二项式空间面板数据模型进行全面的分析,并从多个角度深入理解空间数据的特征和规律。
总的来说,Geoda对二项式空间面板数据模型的分析提供了丰
富的功能和工具,可以帮助用户全面理解空间数据的特征和空间关联关系,为空间数据的分析和应用提供有力的支持。
Geostudio各模块详尽中文说明及应用

V ADOSE/W模块使用步骤通过一个一维算例介绍VADOSE模块的使用步骤。
启动程序,得到如下界面,点击Create a VADOSE/W analysis,可创建一个VADOSE/W文件。
一、设置界面图幅在菜单Set中点击Page,如下左图,得到下面右图界面:一般选择mm单位,这里的设置在整个过程中不断完善,直至满意为止。
二、设置计算单位如下图进入单位设置,使用前面两种,在下一步输入土性函数时,必须和这里的单位一致。
三、设置材料参数1,输入水力学参数(1)渗透系数函数:如下图进入设置界面设置界面如下图所示,有两种途径输入:1)从函数库中调入,在VADOSE库函数中有20多种;2)从已有的计算文件中调入;3)自行输入。
(2)土水特征曲线按下图所示进入土水特征曲线设置界面,同上有三种设置方式。
2,热力学函数:(1)导热系数函数按下图所示设置导热系数函数按下图设置体积含水量-比热容函数:四、设置材料属性输入完所需要的土性函数后,设置所要土层的材料属性,按下图所示进入设置界面:点击Copy按钮才保存设置,可以设置多种材料。
五、划分单元格设置好材料属性后,就可以划分模拟对象单元了,点击菜单Draw—Region进入主体单元划分,如下图所示界面,在该界面中选择单元材料属性和单元划分格式。
选择单元材料属性如下界面:划分单元如下界面:六、添加表层单元在气候作用模拟时,需要施加气候边界条件,而气候边界条件必须施加在表层单元上。
点击菜单Draw—surface region进入如下界面设置表层单元:按上述设置划分表层单元如下图所单元划分好后,可以进行边界条件设置,如下图所示进入气候边界条件参数输入:气候数据输入界面如下图所示:八、施加边界条件按下图所示进入施加边界条件界面:边界条件选择界面如下图:完成上述步骤后,可以设置分析计算方法,按下图进入设置界面:按下图所示设置为瞬态分析模式,初始状态按地下水位确定:按下面所示设置,表示二维分析,允许表层积水下图所示界面设置计算时间步长、保存时刻、误差控制方法、误差限:点击菜单Draw—initial water table设置地下水位,下图表示最大负水压力头为4m,地下水位以上负水压力按线性变化。
地质文档编纂器(GEO-EDITOR)

地质文档编纂器(GEO-EDITOR)地质文档编纂器 (GEO-EDITOR)介绍地质文档编纂器 (GEO-EDITOR) 是一款专业的地质文档编辑工具。
它为地质学家、石油工程师和其他地质领域的专业人士提供了一个方便、有效的创作和编辑地质文档的平台。
GEO-EDITOR 提供了丰富的功能和工具,帮助用户更轻松地创建、修改和管理地质文档。
这些功能包括:2. 高效的编辑功能:GEO-EDITOR 提供了强大的编辑功能,包括文本编辑、图片插入、公式编辑等。
用户可以通过简单易用的界面快速实现对文档的编辑和格式设置。
高效的编辑功能:GEO-EDITOR 提供了强大的编辑功能,包括文本编辑、图片插入、公式编辑等。
用户可以通过简单易用的界面快速实现对文档的编辑和格式设置。
3. 地质标记和注释:GEO-EDITOR 提供了丰富的地质标记和注释功能,用于标识地质要素、绘制地质图和添加注解。
这方便了用户在地质文档中表达地质概念和理论,并使读者更容易理解和解读地质数据。
地质标记和注释:GEO-EDITOR 提供了丰富的地质标记和注释功能,用于标识地质要素、绘制地质图和添加注解。
这方便了用户在地质文档中表达地质概念和理论,并使读者更容易理解和解读地质数据。
4. 全面的文档管理:GEO-EDITOR 提供了全面的文档管理功能,包括文档版本控制、目录管理和文档检索等。
用户可以方便地管理和寻找自己的地质文档,提高工作效率。
全面的文档管理:GEO-EDITOR 提供了全面的文档管理功能,包括文档版本控制、目录管理和文档检索等。
用户可以方便地管理和寻找自己的地质文档,提高工作效率。
5. 云端存储和协作:GEO-EDITOR 支持文档的云端存储和协作,用户可以随时随地登录自己的账号,查看和编辑文档。
同时,多人协作功能使不同用户可以共同编辑和审阅文档,增加团队合作的效率和准确性。
云端存储和协作:GEO-EDITOR 支持文档的云端存储和协作,用户可以随时随地登录自己的账号,查看和编辑文档。
Geo-office使用手册

Geo-office使用手册建立Geo-Office工区1、启动Geo-Office在桌面上双击Geo-Office图标或选Start >> Programs >> Geo-Office. Geo-Office窗口打开如图1所示:图1 Geo-Office启动界面2、新建工程单击工具栏按钮或从菜单栏中选文件>>新建,弹出新建工程对话框。
(图)单击弹出文件选择对话框。
(图)图3 选择SEG-Y地震数据体选择SEG-Y地震数据体,单击,将地震数据添加到工程。
(图)图4 新建工程对话框选择添加的地震数据,地震数据高亮度显示,“编辑”、“删除”、“配置SEG-Y”等可选,否则不可选。
(图)图添加完地震数据后,〖工程名〗和〖工程路径〗输入框则自动完成(默认为第一个地震数据文件名去掉扩展名)。
同样也可以对工程名进行修改。
点击按钮,弹出“名称”对话框(图),可以对地震数据提的名称进行修改,地震数据体名称默认为地震数据文件名去掉扩展名。
图地震数据名称编辑对话框如果不需要某个地震数据,选中该地震数据,点击按钮,可以将该数据体从工程中删除。
点击弹出地震数据配置对话框。
详情参考《配置SEG-Y地震数据》节所述。
各项设置工作完成后,点击,进入工区平面图。
配置SEG-Y地震数据如果地震数据不是附录所述的标准SEG-Y格式,则需要对地震数据进行一定的配置(图),才能正确浏览和使用地震数据。
选中SEG-Y地震数据体,点击,弹出如图所示(SEG-Y文件配置)对话框。
图SEG-Y文件配置线头定义对话框(1)线头定义:如上图所示①数据标准:数据标准分为IBM、IEEE、PC三种数据格式,通常使用的数据格式都为IBM格式。
如果不确定,需要处理人员或数据提供者确认。
②数据类型:数据类型分为Amplitude(振幅)、Impedance (阻抗)、Velocity(速度)、GR(自然伽马)和SP(自然电位)五种,通常使用的数据类型为Amplitude(振幅)。
(完整版)ArcGIS-Geoda空间相关分析操作说明

启动ArcMap
点击+号加载shp文件,
或在file下加载shp文件:
载入的shp文件CHNPRO31.shp
右键点击选open Attribute Table
打开的属性数据:
点选opention
点击Add field
如果选择做是长整数
如果选包含小数
字段选text
准备编辑数据,在excel上按地名编码procode等排好再复制
作以上这个动作之前须启动编辑器Editor(四个黑点的笔):
点start Editing之后开始粘贴数据
粘贴数据后退出编辑:
再右击shp文件输出数据:
输出文件重新起名后点击ok
用以下OpenGeoda画图:
以下作分位数图:4分位-9分位
用以下Geoda095i软件做空间权重矩阵和空间统计分析(参看geoda中文版手册)
输出文件要起文件名字:
选4个邻居(这个随便,也有选8个),还有距离远近门槛值,具体参见geoda使用说明
选择的权重文件的ID变量,这里是PROCODE,还可考虑什么ID?
点create,Done,空间权重被制作
点regress后作空间回归,加载空间权重,才可作空间滞后和空间误差模型
因变量GDP,自变量出口、投资、消费补充:ArcMap裁减地图数据:
在启动编辑器,启动编辑才可裁减!
数据中西藏没了:。
Geoda_workbook中文翻译!

Geoda workbook中文翻译2008年4月24日仅共学习参考Appraiser0213@前言本工作手册包括了一系列最初为ICPSR暑期空间分析课程空间数据分析和空间回归分析而准备的实验数据。
它包括一系列的简要指南和经处理过的实例,这些实例作为GeoDa TM User’s Guide and GeoDa TM 0.95i Release Notes (Anselin 2003a, 2004)的补充。
这些例子适合于GeoDa TM0.95i版本,这一版本可以从网址/downloadin.php免费下载。
GeoDa官方参考文献作者是Anselin(2004c)。
GeoDa TM是Luc Anselin所有的商标。
在这本手册中,有些材料中有些是在SAL网站可以下载的早期指南中已经有的。
另外,还包括为一些课程而准备的数据,这些课程是在2003年秋季为Illinois大学农业与消费者经济系所开设,包括ACE 492SA、空间分析和ACE 492SE、空间计量经济学。
由于GeoDa版本问题可能会存在一些小的差异。
为避免疑问,当最新的文档取代了以前的指南材料时,通常是应该可以查阅到的。
这些实例和练习所用的样本数据都是可以从SAL “stuff”网站上下载的。
这些数据可以从以下网址下载/data main.php。
这些样本数据主要是为显示本软件的特征。
建议读者只将它们作为练习之用。
声明:这本手册的发展受益于美国国家科学基金(the U.S. National Science Foundation)通过BCS9978058项目给予空间综合社会科学(Center for Spatially Integrated Social Science ,CSISS)的支持。
最近,又通过与疾病预防与控制中心(the Center for Disease Control and Prevention ,CDC)及预防医学教师联合会(Association of Teachers of Preventive Medicine ,A TPM)得到资助,award # TS-1125(不懂)。
测绘工程专业英语课文翻译(14-17)

Unit14 Datums, Coordinates and Conversions(已知坐标转换)A datum is the mathematical model of the Earth we use to calculate the coordinates and elevations on any map , chart, or survey system . Geodetic datum s define the size and shape of the Earth and the origin and orientation of the coordinate systems used to map the Earth . Hundreds of different datum s have been used to frame position descriptions since the first estimates of the Earth’s size were made by Aristotle . But all coordinates reference some particular set of numbers for the size and shape of the Earth . For example, the Global Positioning System (GPS) is based on the World Geodetic System 1984 (WGS-84) . Many countries use their own datums when they make their maps and surveys—what we call local datums .(基准是我们用来计算任何地图、海图或测量系统的坐标和海拔的地球的数学模型。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
Geoda workbook中文翻译2008年4月24日仅共学习参考Appraiser0213@前言本工作手册包括了一系列最初为ICPSR暑期空间分析课程空间数据分析和空间回归分析而准备的实验数据。
它包括一系列的简要指南和经处理过的实例,这些实例作为GeoDa TM User’s Guide and GeoDa TM 0.95i Release Notes (Anselin 2003a, 2004)的补充。
这些例子适合于GeoDa TM0.95i版本,这一版本可以从网址/downloadin.php免费下载。
GeoDa官方参考文献作者是Anselin(2004c)。
GeoDa TM是Luc Anselin所有的商标。
在这本手册中,有些材料中有些是在SAL网站可以下载的早期指南中已经有的。
另外,还包括为一些课程而准备的数据,这些课程是在2003年秋季为Illinois大学农业与消费者经济系所开设,包括ACE 492SA、空间分析和ACE 492SE、空间计量经济学。
由于GeoDa版本问题可能会存在一些小的差异。
为避免疑问,当最新的文档取代了以前的指南材料时,通常是应该可以查阅到的。
这些实例和练习所用的样本数据都是可以从SAL “stuff”网站上下载的。
这些数据可以从以下网址下载/data main.php。
这些样本数据主要是为显示本软件的特征。
建议读者只将它们作为练习之用。
声明:这本手册的发展受益于美国国家科学基金(the U.S. National Science Foundation)通过BCS9978058项目给予空间综合社会科学(Center for Spatially Integrated Social Science ,CSISS)的支持。
最近,又通过与疾病预防与控制中心(the Center for Disease Control and Prevention ,CDC)及预防医学教师联合会(Association of Teachers of Preventive Medicine ,A TPM)得到资助,award # TS-1125(不懂)。
最后,许多GeoDa工作小组的成员们都提出过许多建议或意见,在此表示感谢。
特别感谢Julia Koschinsky,他仔细检查过每一个早期的版本,修改了许多错误之处。
练习1启动GeoDa1.1目标本次练习演示了如何开始使用GeoDa和它的用户界面的基本构成。
练习完成之后,您应该掌握:打开和关闭一个工程载入一个带有指示器(主关键字)的shape文件从菜单或工具栏中选择功能有关这些操作的详细信息请参考the User’s Guide第3–18页和the Release Notes第7–8页。
1.2打开一个工程双击桌面图标或通过Windows Explorer(相应目录中)启动GeoDa,就会出现一个欢迎界面。
在File菜单中选择Open Project,或单击Open Project工具按钮,如图1.1所示(on p. 2)。
工具栏中只有两项是可用的,第一个是用于打开一个项目,如图所示。
另一个项目是关闭项目(参见图1.5(on p. 4))图1.1第一个菜单和工具栏打开一个项目之后,熟悉的Windows对话窗口要求输入shape文件的文件名及可用的关键字。
关键字是每一记录(observation)的唯一标识,它是一个整数值,如各个县的FIPS码,或人口(tract)数。
GeoDa只能读入shape文件打开一个项目(at this point),但如果你的数据不是shape文件格式,可以用软件自带的空间数据处理工具来创建(请参考练习4和练习5)。
在出现的文件对话框中选择SIDS2作为Input Map,关键字默认为FIPSNO。
你也可以键入shape文件的完整路径,或在Windows文件结构中查找,直到出现文件名(对话框中只显示shape文件)。
最后点击OK,载入地图,如图1.2。
图1.2:选择输入shape文件接着,打开一个地图窗口,显示用于分析的底图,图中显示了North Carolina的100个县,如图1.3所示。
窗口左侧区域显示了图例。
通过向左或向右拖拽两区(图例和地图)之间的分隔线可以改变其大小。
图1.3:载入SIDS2样本数据后打开的窗口你可以在地图窗口中左击选择颜色(背景,阴影等)属性来改变底图设置,及改变选择工具形状。
左击打开一个菜单,如图1.4所示。
例如,底图默认为绿色,将其改变为其它颜色,单击Color>Map,从标准Windows颜色面板中选择一种新的颜色。
要关闭所有窗口,单击工具按钮中的Close all windows(图1.5 on p.4),或选择File菜单中的Close All。
图1.4:地图中的选项(左击)图1.5:关闭所有窗口1.3 用户界面载入一个shape文件之后,所有的菜单和工具栏都变为可用,详见图1.6。
图1.6:完整的菜单和工具栏菜单栏由11项组成,4项是标准Windows菜单:File(打开和关闭文件),View(选择要显示的工具栏),Windows(选择或重新排列窗口),和help(还不能使用)。
GeoDa特有的有Edit(控制地图窗口和图层),Tools(空间数据处理),Table(数据表格处理),Map(choropleth 制图和地图平滑(smoothing)),Explore(统计图表),Space(空间自相关分析),Regress (空间回归)和Options(特殊(specific)应用选项)。
你可以单击不同的菜单试一下GeoDa 的功能。
工具栏由6组按钮组成,从左到右分别是:打开和关闭项目;空间权重计算;编辑功能;探索性数据分析;空间自相关;等级平滑和制图。
以探索性工具栏为例,如图1.7所示。
图1.7:探索工具单击工具栏中按钮与在菜单中选择相应的选项功能是相同的。
工具栏可以放置于任何位置,也就是说你可以将它们移动到任何不同位置。
选择一个工具栏,(Experiment with this)单击左侧分割栏的鼓起处,把它拖到不同的位置。
1.4练习首先关闭所有North Carolina的数据图。
利用St. Louis都市区周边78个县的杀人案数据(stl_hom.shp)打开一个新的项目,FIPSNO作为关键字。
试验一些地图选项,如底图颜色(Color>Map)或窗口背景颜色(Color>Background)。
在操作之前一定要关闭所有窗口(?)。
练习2 建立一幅Choropleth图2.1目标本练习演示一些制图及在地图中进行选择的所需的基本操作。
在练习之后,你将会学会:制作一幅简单的Choropleth图在地图中选择项目改变选择工具有关这些操作的更详细的信息请参考用户指导的35-38页及42页。
2.2四分位图样本集中的SIDS数据来自于Noel Cressie’s(1993)的空间数据统计学(Cressie 1993, pp. 386–389)。
它包含了North Carolina的100个县两个年代SIDS(婴儿猝死综合症,sudden infant death syndrome)死亡人数,分别表示为SID74和SID79。
另外也有每个州的出生人口数(BIR74,BIR79)和一个子数据集,还有非白种人出生人口数(NWBIR74,NWBIR79)。
首先利用练习1中的程序打开sids.shp文件。
同前,选择FIPSNOSNO作为关键字。
一幅North Carolina州各县的绿色底图展现于你的面前,如图1.3所示。
唯一的不同就是窗口标题将会是sids,而不是SIDS2。
要新建两幅四分位图,比较非白种人在1974年(NWBIR74和SID74)出生人数与SIDS死亡的人数的空间分布。
单击底图使其成为当前窗口(在GeoDa中,最后单击的窗口为当前窗口)。
在Map菜单中选择Quantile,将会出现一个对话框,以选择制图所用的变量。
另外也会出现一个数据表。
这个暂时不谈1。
你应将其最小化,以防其碍事,但你稍后就会用到它,所以不要关闭2。
在变量选择窗口,选NWBIR74,如图2.1所示,然后单击OK。
注意选中对话框中的check box,使所选变量成为默认选项。
如果选中,下次就不会再要求选择变量了。
如果你要对同一变量作几种不同类型的分析,这将会比较方便。
但是,你本例中,我们要对不同变量进行相同的的分析,所以设置一个默认变量并不明智。
如果你不小心选中了默认选项,你可以调用Edit菜单中Select V ariable来取消。
图2.1:变量选择选择变量之后,第二个对话框将要求输入四分位图的分类数量:暂时保留默认值4(四分位图),点击OK。
就会出现一幅四分位图(4类),如图2.2所示。
1第一次指定函数所需的变量,就会出现这一表格。
2通过单击窗口右上角最左边的按钮使其最小化。
图2.2:非白种人1974年出生人口数(NWBIR74)各县四分位图利用同一底图再建一幅choropleth地图。
首先,通过单击Duplicate map工具按钮再打开一个底图窗口,如图2.3所示。
同样地,你也可以从菜单选择Edit>Duplicate Map。
图2.3:复制地图工具按钮然后为变量SID74创建一幅四分位图(4类),如图2.4所示)。
你注意到每张四分位图中的观测数量有何变化?这贴图有两个问题。
第一,这是一幅有关数量的choropleth图,或称为extensive变量,这种变量与大小(如面积或总人口)有关系,经常是不合适的。
相反,级别或密度适合制作choropleth图,称为intensive变量。
第二是断点计算问题。
对于如SIDS死亡数的分布问题,或多或少服从Poisson分布,低值之间存在许多联系。
本例中断点的计算并不可靠,四分位图特别是五分位图是不正确的。
注意最低类别显示为0个记录,第二类为38个。
你可以从菜单选择Edit>Copy to Clipboard将地图保存于剪切板。
这只拷备了地图部分。
如果你还希望得到图例的拷备,右击图例区域选择Copy Legend to Clipboard。
或者,你也可以从菜单中选择File>Export>Capture to File,将其保存为.bmp格式的地图(但无图例)。
你需要指定一个文件名(如果需要也要指定路径)。
如有需要,你可以利用图形转换软件包将bmp格式文件转换为其它格式。
2.3在地图中选择和链接观测对象到现在,这些地图还是“静态的”。
动态地图的意思是说可以在不同地图之间选择某一地图,并链接所选择的地图。
Geoda包括许多形状选择工具,如点、矩形、多边形、圆形、直线。