GIS空间自相关分析是一种用于研究地理空间数据中的空间依赖性和空间相关性的方法。在进行空间自相关分析后，通常需要将结果以图形的形式展示出来，以便更好地理解和解释数据。以下是一些常见的方法来绘制GIS空间自相关分析的结果图：
1. 散点图：这是最常见的方法之一，通过在地图上绘制每个观测点的邻居点（即与其有共同边界的点）的分布情况，可以直观地显示空间自相关性。例如，如果一个区域的邻居点数量较少，这可能表明该区域的吸引力较低。
2. 热力图：这是一种将地理空间数据转换为颜色的方法，其中颜色越深表示某个区域的数据越高。这种方法常用于显示空间自相关性的强度和方向。例如，如果一个区域的邻居点数量较多且颜色较深，这可能表明该区域的吸引力较高。
3. 条形图：这种图表通常用于比较不同区域的邻居点数量。通过将每个区域的邻居点数量与总邻居点数量进行比较，可以了解哪些区域的邻居点数量最多或最少。例如，如果一个区域的邻居点数量是所有区域的平均值，这可能表明该区域具有最高的吸引力。
4. 网络分析：这是一种基于地理空间数据的可视化方法，可以显示不同区域之间的联系和相互作用。例如，通过绘制一条连接两个区域的线，可以显示这两个区域之间的相互作用程度。此外，还可以使用其他网络分析工具，如社区检测和路径分析，来探索地理空间数据中的复杂关系。
5. 聚类分析：这是一种将地理空间数据划分为相似组的方法。通过将具有相似属性的区域分组，可以更好地理解地理空间数据中的模式和趋势。例如，可以将具有相同特征的区域分为一组，然后对每组进行进一步的分析。
6. 回归分析：这是一种统计方法，用于估计变量之间的关系。通过将地理空间数据作为因变量，将其他变量作为自变量，可以了解地理空间数据与其他因素之间的关联程度。例如，可以通过回归分析来探究交通基础设施、人口密度等因素的影响。
7. 时间序列分析：这是一种分析地理空间数据随时间变化的方法。通过将地理空间数据作为时间序列的一部分，可以了解其在不同时间段的变化趋势。例如，可以通过时间序列分析来探究人口增长、经济发展等因素对地理空间数据的影响。
总之，GIS空间自相关分析的结果可以通过多种方式进行可视化，以帮助研究人员更全面地了解地理空间数据的特征和规律。选择合适的可视化方法取决于研究的目的和需求，以及可用的工具和技术。
