多距离空间聚类分析(Ripley’s K函数)测度结果的下载与制图

Question

您好！我对您发的帖子很感兴趣，非常感谢您经验的分享。https://blog.csdn.net/qq_46458188/article/details/123773388
采用crimestat4.02软件中进行多距离空间聚类分析(Ripley’s K函数)，我参考了您的设置，计算出来结果，出图效果不够理想。您帖子里面说，可以下载数据，用EXCEL画图。
请问如何下载计算出来的结果？。

Answer 1

上午好☀️☀️☀️️
本答案参考通义千问

您好！感谢您的关注与提问。关于您提到的 多距离空间聚类分析（Ripley’s K函数） 在 Crimestat 4.02 中的使用，以及如何下载计算结果并用 Excel 制图的问题，以下是详细的解答和操作步骤：

---

✅ 一、Crimestat 4.02 中 Ripley’s K 函数的运行结果获取方法

1. 运行 Ripley’s K 函数后，结果输出方式

在 Crimestat 4.02 中，当你选择“Ripley’s K function”进行分析时，系统会将计算结果以以下形式输出：

• 文本格式（TXT 或 CSV）：通常会在运行结束后，自动弹出一个窗口显示结果。
• 图形输出（可选）：如果启用了绘图功能，系统会生成图表。

注意：Crimestat 默认不直接导出图表为图像文件（如 PNG 或 JPEG），但可以导出数据用于后续制图。

---

✅ 二、如何下载或导出计算结果？

1. 手动复制文本结果

• 运行完 Ripley’s K 函数后，Crimestat 会显示一个表格，包含以下信息：

  • Distance (r)：不同距离间隔
  • K(r)：对应的距离下的 K 值
  • L(r)：标准化后的 L(r) = sqrt(K(r)/π)
  • Variance：方差
  • Confidence Intervals：置信区间

• 操作步骤：

  1. 点击菜单栏中的 “Output” 或 “Results”。
  2. 找到输出的表格内容。
  3. 全选表格内容，右键选择 “Copy”。
  4. 粘贴到 Excel 或 记事本 中保存为 .txt 或 .csv 文件。

2. 导出为 CSV 格式（推荐）

• 如果你希望将数据导入 Excel，建议将结果保存为 CSV 格式。
• 操作步骤：
  1. 在 Crimestat 的输出窗口中，全选数据。
  2. 右键选择 “Copy”。
  3. 打开 Excel，右键选择“粘贴”。
  4. 保存为 CSV 文件（文件 → 另存为 → 选择“CSV (逗号分隔)”格式）。

---

✅ 三、使用 Excel 制图的方法

1. 准备数据

• 导入 CSV 文件后，确保数据格式如下： | Distance (r) | K(r) | L(r) | Variance | Lower CI | Upper CI | |--------------|--------|--------|----------|----------|----------| | 0.5 | 0.8 | 0.9 | 0.1 | 0.7 | 1.0 | | 1.0 | 1.2 | 1.1 | 0.2 | 0.9 | 1.3 |

2. 绘制图形

• 步骤：
  1. 选中 Distance (r) 和 K(r) 数据列。
  2. 插入 → 图表 → 折线图。
  3. 添加置信区间（上下限）作为阴影区域或误差线。
  4. 添加标题、坐标轴标签等。

提示：使用 Excel 的 “插入 > 图表 > 面积图” 可以更直观地展示置信区间范围。

---

✅ 四、优化制图效果的建议

1. 调整 X 轴刻度

• 如果距离范围较大，建议使用 对数刻度（右键点击 X 轴 → 设置坐标轴格式 → 选择“对数刻度”）。

2. 添加参考线

• 添加一条 K(r) = r 的直线，帮助判断点模式是聚类还是离散。

3. 使用颜色区分不同统计量

• 用不同颜色表示 K(r)、L(r)、置信区间，增强可视化效果。

---

✅ 五、代码示例（Python 绘图）（可选）

如果你熟悉 Python，也可以使用 matplotlib 和 pandas 来绘制更专业的图形。以下是示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('ripley_k_results.csv')

# 绘制 K(r) 曲线
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(df['Distance (r)'], df['K(r)'], label='K(r)', color='blue', linewidth=2)

# 绘制置信区间
plt.fill_between(df['Distance (r)'], df['Lower CI'], df['Upper CI'], color='gray', alpha=0.3, label='95% CI')

# 添加参考线
plt.axhline(y=1, color='red', linestyle='--', label='K(r)=r (Random)')

# 设置标签和标题
plt.xlabel('Distance (r)')
plt.ylabel('K(r)')
plt.title('Ripley\'s K Function Analysis')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

说明：请根据你的实际数据字段名称修改代码中的列名。

---

✅ 六、总结

| 步骤 | 内容 | |------|------| | 1 | 运行 Ripley’s K 函数后，手动复制结果或导出为 CSV | | 2 | 使用 Excel 或 Python 绘制折线图，展示 K(r)、L(r) 和置信区间 | | 3 | 优化图表：使用对数刻度、参考线、颜色区分等 | | 4 | 推荐使用 Python 提高图表专业性（可选） |

---

如果您需要我帮您整理具体的 CSV 数据格式 或 Excel 模板，也欢迎继续提问！

祝您数据分析顺利！📊📈