前段时间，有人批评我写白话空间统计的博客是在写软文给ArcGIS平台和Esri打广告，话说这个实在是太恭维我了。如果读到空间统计，而且还能读懂的人，不可能没有听说过ArcGIS软件吧，这种情况到底是先有鸡还是先有蛋，自然一目了然了。
虽然虾神在Esri中国干了好多年了，给公司打打广告也是理所当然的事情。但是写博客的时候确实还真没有这个想法，不过既然有人批评了，那么虾神我先挑明一下这系列白话空间统计的整个写作背景：
首先肯定是对空间统计进行一个科普，毕竟这个东西比较冷门，能找到的资料不多，所以我也萌发了写个博客来科普一下的想法，而且也是对自己知识的一个整理的过程。
其次，我尽量的把所有算法都描述了一下，如果编码能力比较强的，我觉得按照算法都可以自己编写分析的过程的，也就不必要用到任何的软件。
第三，制作示例，作图和出示分析结果的时候，为了省事，确实用的是ArcGIS软件，先不说这是虾神我的份内之事，再说“师夷长技以制夷”嘛，没必要上纲上线。
第四，整个写作的动力，都是自己热血沸腾，心潮澎湃的结果，如果这是公司给的任务，我大周末的蹲家里干点啥不行？再说用业余时间写作能给虾神我算加班么？
俗话说：知错能改，善莫大焉。既然有人批评了，我就有则改之，无则加勉，今天内容就不用ArcGIS了，我们用R语言来实现一下我前面所说的那些方法和内容。
今天先来说说用R语言来实现这两天说的几个点数据的分析算法，至于莫兰指数什么的，以后有机会也会慢慢得讲讲如何用R语言来实现。
当然，为了省事，我就不用介绍R语言的基本使用和安装了，网络上成堆（PS：百度能知道的东西就别问我！）。
R语言的包非常多，目前公开的已经超过了6000个，你能想到的分析，它肯定有，你没想到的，它自然也有。
今天我们介绍一个用于点分析的包：aspace
（地址：https://cran.r-project.org/web/packages/aspace/index.html）
国内未必能打开，大家懂的，当然你下载的时候可以选择国内镜像。
这个包是加拿大的多伦多大学的RandyBui, Ron N. Buliung, Tarmo K. Remmel在2012年公布的，专用于对点数据的探索和分析以及可视化的专用包。
这个包主要可以用于对空间数据的中心模式相关的计算（包括了标准距离，标准差椭圆，中心点、中位数等功能）。而且他最大的特点是他支持对Esri的shapefile文件的读写（这个真心不是打广告），也就是说，他可以把计算出来的结果写成shape file。
今天我们先对他的基础应用进行一个简单的了解，如下：
首先对这个包要进行安装，安装的方法就直接通过R语言提供的安装脚本实现就可以了：
选择一个国内的镜像，点击确定之后，系统会自动计算安装这个包需要的一些支持的其他包，并且一并下载，如下：
视网络情况，等待系统自动下载并且安装之后，提示安装成功，就可以了，如下：
我们直接用上次做的长江太湖流域伤寒的病例数据，数据描述如下：
将它导出成shape file数据，然后在R语言里面来使用。
首先加载aspace包，命令如下：
>library(aspace)
加载完成之后，会提示一堆东西，表示你目前要使用这个包需要的各种环境，如下：
然后因为我们要读取shapefile进行计算，最简单的shapefile读取包就是R语言里面的maptools包，当然，我也要按照和加载这个包，如下：
安装完了之后，加载到R环境中去：
读取shapefile文件为点数据集，然后显示出来看看：
> points.dataframe <- readShapePoints(file.path("e:/sh"))
> plot( points.dataframe)
然后我们来计算一下平均中心：
> xy <-data.frame(points.dataframe$coords.x1,points.dataframe$coords.x2)
>mean_centre(id=1,filename="e:/output.txt",
+ weighted=FALSE,weights=NULL,points=xy)
结果如下：
平均中心就计算出来了，至于R语言里面的各个语句是什么意思，大家有兴趣的可以查阅R语言的语法，当然，这个aspace包功能还很多，今天我们就简单的做了个hello world，下次我们继续说它的其他功能。