R语言 “spatialreg”包如何在空间上制图
本人使用spatialreg包处理空间数据，希望生成基于特征向量空间滤波的负二项回归模型，其中最重要的部分是筛选特征向量，目前已经找到拟合度较高的模型，其中筛选出了若干个显著的特征向量放入模型中进行拟合，如下图所示：
目前模型拟合度较高，因此本人希望能够在此基础上根据这些筛选出来的特征向量的空间分布确定其是什么类型的变量，后期直接将这一变量加入模型当中，如下图所示：
问题来了，我使用的是spatialreg包，如何做出这些特征向量的空间分布图呢？
提前感谢各位的细心解答！
参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/499701635
spatialreg | 空间滞后模型、空间误差模型和空间杜宾模型简单形式的R语言实现...
非常详细
可以参考下
https://blog.csdn.net/weixin_54000907/article/details/125734689
要做出特征向量的空间分布图，你可以使用spatialreg包中的一些函数和工具来实现。大致步骤包括：加载spatialreg包和相关数据、筛选出显著的特征向量并拟合模型、绘制特征向量的空间分布图等
可以用spatialreg包的空间权重矩阵和绘图函数，绘制特征向量的空间分布图
引用chatgpt内容作答：
在R语言的"spatialreg"包中，你可以使用不同的函数和工具来制作特征向量的空间分布图。以下是几种可能的方法：
plot()函数：使用plot()函数可以绘制空间数据对象的基本图形，如散点图、线图和多边形图。你可以将特征向量的坐标作为输入，并选择不同的绘图参数来自定义图形的外观。例如：
# 假设你的特征向量存储在一个名为"features"的数据框中，其中包含了x和y坐标列
plot(features$x, features$y, pch = 16, col = "red", main = "Spatial Distribution of Features")
spplot()函数：spatialreg包基于sp包，后者提供了更高级的空间数据可视化功能。你可以使用spplot()函数绘制空间对象的更复杂的图形，包括色块图、点密度图和等高线图。你需要将特征向量转换为SpatialPointsDataFrame对象，然后使用spplot()来绘制。示例代码如下：
library(sp)
library(spatialreg)
# 假设你的特征向量存储在一个名为"features"的数据框中，其中包含了x和y坐标列
coordinates(features) <- c("x", "y")
# 使用spplot()绘制特征向量的空间分布图
spplot(features, main = "Spatial Distribution of Features", col.regions = "red")
mapview包：mapview包提供了一种交互式地图的方式来可视化空间数据。你可以使用mapview()函数来创建一个交互式地图，并将特征向量的空间分布以点的形式显示在地图上。示例代码如下：
library(mapview)
library(sp)
# 假设你的特征向量存储在一个名为"features"的数据框中，其中包含了x和y坐标列
coordinates(features) <- c("x", "y")
# 使用mapview()创建交互式地图，并将特征向量显示在地图上
mapview(features, col.regions = "red")
这些方法可以根据你的具体需求来绘制特征向量的空间分布图。你可以根据需要自定义图形的颜色、形状、标签等。请确保在运行代码之前，你已经安装了所需的R包，并将你的特征向量数据正确转换为适当的空间对象类型。