使用 Python 函数式编程进行空间回归分析孙宁，蒲英霞（南京大学 地理与海洋科学学院，江苏 南京 210093）摘要： 针对使用传统的编程方式进行空间回归分析过于繁杂的问题，本文提出将 Python函数式编程引入空间回归分析方法，分析和探讨脚本语言+函数式编程方式在 GIS 数据分 析中的推广应用前景。编程实践证明，采纳 Python 函数式编程，结合既有的开源软件包，可 以有效提高编程效率，减少代码量，将实践人员的注意力集中在问题本身。关键词：Python；函数式编程；空间回归分析；开源软件；数据Spatial Regression Analysis with Python’s FunctionalProgramming孙 宁（1987-），男，江苏南京人，本科学生， 南京大学地理与海洋科 学学院地理信息科学系，讨 论 方 向 ：GIS 开 放 标准 及开源软件应用，脚本语 言进展及应用。基金项目：国家自然科学 基金项目资助（40601074）。 E- ma il：cla s s icning@ 163.comSUN Ning，PU Ying-xia（School of Geographic and Oceanographic Sciences，Nanjing University，Nanjing 210093，China）Abstract: As the traditional programming languages do not suite for spatial data analysis,functional programming is more advanced and more practical. This paper put forward to intro－ duce Python’s functional programming into spatial regression analysis. It analyzed and dis－ cussed application prospect of script language combined with functional programming method in GIS data analysis. The experiments proved that it can effectively improve the programmingefficiency, reduce the codes, and focus the researcher’s attention on the problem using the Python’s functional programming combined with the existed open source software packages. Keywords: Python; functional programming; Spatial Regression Analysis; Open Source Soft－ware; data mining型进行比较分析，因此要求编程工具具备灵活性和强大数值计算能 力。Python 是一种面对对象的动态 语言，采纳 Python 进行函数式编程 恰好可以解决此类问题，在编程效 率和可定制性之间找到一个平衡， 也便于空间分析模块整合在更复 杂...
