空间点配置是空间中点（或事件）的集合. 例如，森林中树木的位置、金矿的位置、恒星的位置、地震的位置、犯罪的位置、动物的踪迹等. 通常，目标是量化点密度，存在性聚类或规律性并给出可以生成相似点模式的模型. 空间点模式和点过程分析用于生态学、流行病学、地球科学、天文学、计量经济学和犯罪研究等. Wolfram 语言提供了用于处理空间点模式和点过程的完整工具包，从具有可视化和描述性统计的探索性分析到建模和仿真.

空间点数据

SpatialPointData — 创建和表示具有观察区域的空间点数据

SpatialBinnedPointData — 表示具有任何区域划分的聚合点数据

ResourceData — 来自各种资源的空间点数据集

RandomPointConfiguration — 来自空间点过程的模拟数据

SpatialPointSelect  ▪  SpatialObservationRegionQ  ▪  RipleyRassonRegion

空间点数据的模型 »

RandomPointConfiguration — 模拟点过程

EstimatedPointProcess — 根据空间点配置估计点过程

PoissonPointProcess  ▪  MaternPointProcess  ▪  GibbsPointProcess  ▪  ...

PointValuePlot — 具有值注释的绘图点配置

空间点可视化

GeoListPlot  ▪  ListPlot  ▪  ListPointPlot3D

空间点和注释可视化

GeoBubbleChart  ▪  BubbleChart  ▪  BubbleChart3D

空间点强度可视化

GeoHistogram  ▪  GeoSmoothHistogram  ▪  DensityHistogram  ▪  SmoothDensityHistogram  ▪  Histogram3D  ▪  SmoothHistogram3D

位置度量

Mean — 点的质心

SpatialMedian — 到所有点的最小距离的区域中的位置

CentralFeature — 到所有点的距离最小的集合中的点

密度测量

MeanPointDensity — 每个区域、体积等平均点数

PointDensity — 变化点密度函数

HistogramPointDensity  ▪  SmoothPointDensity  ▪  PointDensityFunction

计数测量

PointCountDistribution — 任何区域的点数分布

同类度量

RipleyK — 每个点 的距离 r 内的期待点数

BesagL — Ripley 的 K 函数 的正则版本

EmptySpaceF — 在距离任意位置 的 r 内找到另一个点的概率

NearestNeighborG — 在点 的距离 r 内找到另一个点的概率

PairCorrelationG — 在点 的距离 处找到另一个点概率密度

SpatialJ — 函数

SpatialBoundaryCorrection  ▪  SpatialObservationRegionQ  ▪  RipleyRassonRegion  ▪  PointStatisticFunction

假设检验

SpatialRandomnessTest — 检验数据是否均匀分布

PointProcessFitTest — 检验数据是否遵循点过程

空间图与网格

SpatialGraphDistribution  ▪  FindSpanningTree

NearestNeighborGraph  ▪  DelaunayMesh  ▪  VoronoiMesh

Locations of 1854 London cholera outbreak - ExampleData["Sample Data: London Cholera"]

Craters in Uganda volcanic field - ExampleData["Sample Data: Bunyaruguru Crater Field"]

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Nesting sites for a group of gorillas - ExampleData["Gorilla Nesting Sites"]

Locations of geological features in Ozarks - ExampleData["Sample Data: Ozarks Karst"]