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我在海上收集了一些观察结果，我们设法根据它们的属性将它们分类为 2 个集群（蓝色和红色）。正如您在下面的示例中看到的那样，在投影时，分类看起来是“空间连贯的”，或者至少，集群看起来不像是随机分布的。我正在寻找一个能够说明这种空间连贯性、每个类或完整分类的统计数据。我在 PYSAL 或 ESDA 模块中看到过示例，但没有一个具有此类数据的示例，即带有缺失数据（零值）的二维标记数组（1 和 2 值）。我不知道该怎么做。

这是代码示例：

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

# DATA EXAMPLE
# I have a regular grid, with not-sampled (d==0) and sampled (d>0) areas.
# Sampled areas were classified as '1' and '2', based on some measurements 
# that we collected at each location.
d = [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
     [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
     [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 2, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
     [0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 0],
     [1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0],
     [1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2],
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 2, 2, 2],
     [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 2],
     [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 2, 2, 2],
     [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 2],
     [0, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 2, 2]]

# VISUAL 
# class 1 (blue) and class 2 (red)
cmap = mpl.colors.ListedColormap(['w','b','r'])
plt.pcolormesh(d, cmap=cmap)

这就是您在运行示例时看到的内容： 在此处输入图像描述

关于如何进行的任何建议？提前致谢！

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