跑回歸的時(shí)候發(fā)現(xiàn)網(wǎng)上的資源都要錢了，所以手搓了一份。

PS：不含港澳臺(tái)。（主要是我跑數(shù)據(jù)的時(shí)候沒用到）

預(yù)覽：

省會(huì)地理距離矩陣

省會(huì)地理距離矩陣（取倒數(shù)）

省會(huì)地理距離矩陣（取平方倒數(shù)）

鏈接（藍(lán)奏云）：https://wwf.lanzout.com/idNFg0ezcsrc

密碼：duht

代碼雖然沒什么技術(shù)含量但姑且貼一下：文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-597192.html

import pandas as pd
import numpy as np
import math

loc = {'山東':[117.000923, 36.675807],
          '河北':[115.48333,38.03333],
          '吉林':[125.35000,43.88333],
          '黑龍江':[127.63333,47.75000],
          '遼寧':[123.38333,41.80000],
          '內(nèi)蒙古':[111.670801, 41.818311],
          '新疆':[87.68333,43.76667],
          '甘肅':[103.73333,36.03333],
          '寧夏':[106.26667,37.46667],
          '山西':[112.53333,37.86667],
          '陜西':[108.95000,34.26667],
          '河南':[113.65000,34.76667],
          '安徽':[117.283042, 31.86119],
          '江蘇':[119.78333,32.05000],
          '浙江':[120.20000,30.26667],
          '福建':[118.30000,26.08333],
          '廣東':[113.23333,23.16667],
          '江西':[115.90000,28.68333],
          '海南':[110.35000,20.01667],
          '廣西':[108.320004, 22.82402],
          '貴州':[106.71667,26.56667],
          '湖南':[113.00000,28.21667],
          '湖北':[114.298572, 30.584355],
          '四川':[104.06667,30.66667],
          '云南':[102.73333,25.05000],
          '西藏':[91.00000,30.60000],
          '青海':[96.75000,36.56667],
          '天津':[117.20000,39.13333],
          '上海':[121.55333,31.20000],
          '重慶':[106.45000, 29.56667],
          '北京': [116.41667,39.91667],
          '臺(tái)灣': [121.30, 25.03],
          '香港': [114.10000,22.20000],
          '澳門': [113.50000,22.20000],
}    #拿到的坐標(biāo)原始數(shù)據(jù)就長(zhǎng)這樣，換成讀表格也差不多
df = pd.read_excel("金融指數(shù).xlsx",sheet_name="2020")    #按需要順序排列省份名稱
lis = df.iloc[0:,0:1].values
mat1 = np.zeros((31,31))    #存放地理距離
mat2 = np.zeros((31,31))    #存放地理距離倒數(shù)

for i in range(31):
    for j in range(31):
        if i == j:
            continue
        else:
            ja = loc[lis[i][0]][0] / 180 * math.pi
            jb = loc[lis[j][0]][0] / 180 * math.pi
            wa = loc[lis[i][0]][1] / 180 * math.pi
            wb = loc[lis[j][0]][1] / 180 * math.pi
            mat1[i][j] = 6371 * math.acos(math.cos(wa)*math.cos(wb)*math.cos(jb-ja)+math.sin(wa)*math.sin(wb))
            mat2[i][j] = 1 / mat1[i][j]

mat3 = pd.DataFrame(mat1)
mat4 = pd.DataFrame(mat2)
writer = pd.ExcelWriter("矩陣.xlsx")
tar3.to_excel(writer, 'geom', float_format='%.6f')
tar4.to_excel(writer, 'igeom', float_format='%.6f')
writer.save()
writer.close()

到了這里，關(guān)于【空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)】中國(guó)31省省會(huì)地理距離矩陣的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！