业务和功能介绍
城市热力图分析系统是一个专注于城市空间数据可视化和分析的应用程序。该系统旨在解决城市规划、人口分布研究和空间数据分析等领域的问题。
立项过程中，我们发现传统的空间数据分析工具对于非专业用户不够友好，且缺乏专门针对城市热力图的综合分析功能。通过与城市规划部门的沟通，我们确定了系统的核心需求和功能范围，开发了这套专业的城市热力图分析系统。
项目具有以下具体功能模块：
数据加载与预处理：支持CSV和Excel格式的空间点数据导入，自动处理缺失值和异常值，确保数据质量。
空间热力图生成：基于输入的经纬度和数值信息，生成直观的城市热力图，支持多种样式和参数调整。
空间统计分析：提供基础统计分析、空间自相关分析（Moran's I）、热点分析和空间聚类分析等功能，帮助用户深入理解空间数据分布特征。
交互式可视化：通过PyQt5构建的现代化界面，用户可以直观地操作和查看分析结果，支持地图缩放、平移等交互功能。
结果导出：支持将分析结果导出为PDF、图像或数据文件，方便用户进一步使用和分享。
立项过程中，我们发现传统的空间数据分析工具对于非专业用户不够友好，且缺乏专门针对城市热力图的综合分析功能。通过与城市规划部门的沟通，我们确定了系统的核心需求和功能范围，开发了这套专业的城市热力图分析系统。
项目具有以下具体功能模块：
数据加载与预处理：支持CSV和Excel格式的空间点数据导入，自动处理缺失值和异常值，确保数据质量。
空间热力图生成：基于输入的经纬度和数值信息，生成直观的城市热力图，支持多种样式和参数调整。
空间统计分析：提供基础统计分析、空间自相关分析（Moran's I）、热点分析和空间聚类分析等功能，帮助用户深入理解空间数据分布特征。
交互式可视化：通过PyQt5构建的现代化界面，用户可以直观地操作和查看分析结果，支持地图缩放、平移等交互功能。
结果导出：支持将分析结果导出为PDF、图像或数据文件，方便用户进一步使用和分享。
项目实现
各项目由我一人完成，开发周期约为一周。
项目使用了以下技术栈和架构：
编程语言：Python 3.8+
界面框架：PyQt5，实现了美观且功能丰富的用户界面
数据处理：pandas、numpy用于高效的数据处理和计算
空间分析：geopandas、libpysal、esda等专业空间分析库
可视化：matplotlib、seaborn、folium用于生成各类图表和地图
项目架构：采用模块化设计，将数据加载、空间分析、热力图生成和可视化等功能分离为独立模块，提高代码可维护性和扩展性
项目使用了以下技术栈和架构：
编程语言：Python 3.8+
界面框架：PyQt5，实现了美观且功能丰富的用户界面
数据处理：pandas、numpy用于高效的数据处理和计算
空间分析：geopandas、libpysal、esda等专业空间分析库
可视化：matplotlib、seaborn、folium用于生成各类图表和地图
项目架构：采用模块化设计，将数据加载、空间分析、热力图生成和可视化等功能分离为独立模块，提高代码可维护性和扩展性
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