Python中的空間自相關是一種分析空間數據的流行方法。它可以幫助理解空間數據分布及其之間的關系。Python中有許多現成的庫可以幫助我們進行空間自相關的分析，如pysal、geopandas等。

import pysal
import geopandas as gpd
# 讀取數據
gdf = gpd.read_file('shapefile.shp')
# 計算空間自相關
w = pysal.lib.weights.Kernel(gdf.geometry)
y = gdf['data_column']
I = pysal.explore.esda.Moran(y, w)
print(I.I, I.p_sim)

上面的代碼演示了如何使用pysal和geopandas來計算空間自相關。首先，我們使用geopandas加載我們的數據。然后，我們使用Kernel權重來創建鄰居矩陣。最后，我們使用esda庫中的Moran函數來計算空間自相關系數I和p值。

通過這個可以看出，空間自相關的分析可以幫助我們找到空間數據中的規律和變化，更好地理解數據之間的聯系和影響。