如何利用不同滞后距离下的Moran's I值获得相关图

Question

我对计算这些值很陌生，很难弄清楚如何计算a（全局？）点之间相邻距离增加的Moran's I值。具体来说，我不确定如何设置这个滞后/相邻距离，以便绘制相关图。你知道吗

我拥有的数据是2D列表（矩阵）中单个参数的变化。这可以简单地绘制为颜色图，其中轴表示图像每个方向上的点/像素，并且颜色图显示2D曲面上每个框的该参数值。由于它们似乎在聚集，我想看看这个“参数束长度”使用相关图的时间有多长。你知道吗

到目前为止，我已经设法创造了另一个色标，我不知道如何准确地解释。你知道吗

y = 2D_Array
w = pysal.lat2W(rows,cols,rook=False,id_type="float")

lm = pysal.Moran_Local(y,w)
moran_significance = np.reshape(lm.p_sim,np.shape(ListOrArray))
plt.imshow(moran_significance)

我还通过将2D\u数组转换为1D列表来获得全局Moran I值。你知道吗

y = 1D_List
w = pysal.lat2W(rows,cols)
mi = pysal.Moran(y,w,two_tailed=False)

但我真正想知道的是，当我看到邻域n=1，2，3，4的参数是如何变化的，。。。其中n=1是最近的邻居，n=2是下一个最近的邻居，依此类推。下面是一个我想要的例子：https://creativesciences.files.wordpress.com/2015/05/morins-i-e1430616786173.png