1.gal格式文件
GeoDa 生成的gal权重文件为文本格式，可用“记事本”打开。如下图所示的描述中国31个大陆省份邻近情况的文件内容，其第一行为文件头说明，表示有31个单元，基于shape文件Province31生成，识别单元的变量为POLY_ID。第2行表示POLY_ID编号为1的单元有2个邻居，它们的编号在第3行给出，分别为15和19；第4行和第5行给出编号为2的邻居信息，余者类推。需要说明的是，海南（编号为20）没有邻居，因此其邻居数为0，下面一行为空。
2.R语言程序gal2mat
利用R语言包spdep包中的nb2mat，可以将gal文件转成n*n矩阵。nb2mat默认为行标准化。如果有单元无邻居，需要将zero.policy设为TRUE。
现自编R语言程序gal2mat()将gal文件转成n*n矩阵，其参数设定如下：
gal2mat(gal, row.st = TRUE)
其中，gal为文件路径，row.st设定要不要行标准化，默认为TRUE。
注：你会发现，如果有单元无邻居，这会带来一些问题。如何解决？且听下回分解。
代码
#设置为自己的工作文件夹
setwd(“…\gal2mat”)
#用nb2mat将gal文件转成矩阵
library(spdep)
mynb <- read.gal(“province31.gal”)
spmat1 <- nb2mat(mynb, zero.policy=TRUE)
#用自编函数将gal文件转成矩阵
#载入函数gal2mat
source(“gal2mat.R”)
spmat2 <- gal2mat(“province31.gal”)
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Warning messages:
1: In gal2mat(“province31.gal”) : Unit 20 has no neighbor.
2: In FUN(newX[, i], …) : The sum of row is 0.
#比较spmat1和spmat2是否一致，结果显示为一致
all(spmat1 == spmat2)
[1] TRUE
#写出n*n空间权重矩阵
write.csv(spmat2, “spmat.csv”)
