空间点集
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"]
Locations of trees with trunk diameters - ExampleData["Sample Data: Longleaf Pines"]
Nesting sites for a group of gorillas - ExampleData["Gorilla Nesting Sites"]
Locations of geological features in Ozarks - ExampleData["Sample Data: Ozarks Karst"]