Apenas uma atualização. Depois de seguir o conselho de Whuber, descobri que a matriz Generate Spatial Weights simplesmente usa loops e dicionários Python para determinar vizinhos. Reproduzi o processo abaixo.
A primeira parte percorre todos os vértices de cada grupo de blocos. Ele cria um dicionário com coordenadas de vértice como as chaves e uma lista de IDs de grupos de blocos que possuem um vértice nessa coordenada como valor. Observe que isso requer um conjunto de dados topologicamente limpo, pois apenas a sobreposição perfeita de vértices / vértices será registrada como um relacionamento vizinho. Felizmente, os shapefiles do grupo de blocos TIGER do Census Bureau estão bem nesse aspecto.
A segunda parte percorre todos os vértices de cada grupo de blocos novamente. Ele cria um dicionário com os IDs do grupo de blocos como as chaves e os IDs vizinhos do grupo de blocos como os valores.
# Create dictionary of vertex coordinate : [...,IDs,...]
BlockGroupVertexDictionary = {}
BlockGroupCursor = arcpy.SearchCursor(BlockGroups.shp)
BlockGroupDescription = arcpy.Describe(BlockGroups.shp)
BlockGroupShapeFieldName = BlockGroupsDescription.ShapeFieldName
#For every block group...
for BlockGroupItem in BlockGroupCursor :
BlockGroupID = BlockGroupItem.getValue("BKGPIDFP00")
BlockGroupFeature = BlockGroupItem.getValue(BlockGroupShapeFieldName)
for BlockGroupPart in BlockGroupFeature:
#For every vertex...
for BlockGroupPoint in BlockGroupPart:
#If it exists (and isnt empty interior hole signifier)...
if BlockGroupPoint:
#Create string version of coordinate
PointText = str(BlockGroupPoint.X)+str(BlockGroupPoint.Y)
#If coordinate is already in dictionary, append this BG's ID
if PointText in BlockGroupVertexDictionary:
BlockGroupVertexDictionary[PointText].append(BlockGroupID)
#If coordinate is not already in dictionary, create new list with this BG's ID
else:
BlockGroupVertexDictionary[PointText] = [BlockGroupID]
del BlockGroupItem
del BlockGroupCursor
#Create dictionary of ID : [...,neighbors,...]
BlockGroupNeighborDictionary = {}
BlockGroupCursor = arcpy.SearchCursor(BlockGroups.shp)
BlockGroupDescription = arcpy.Describe(BlockGroups.shp)
BlockGroupShapeFieldName = BlockGroupDescription.ShapeFieldName
#For every block group
for BlockGroupItem in BlockGroupCursor:
ListOfBlockGroupNeighbors = []
BlockGroupID = BlockGroupItem.getValue("BKGPIDFP00")
BlockGroupFeature = BlockGroupItem.getValue(BlockGroupShapeFieldName)
for BlockGroupPart in BlockGroupFeature:
#For every vertex
for BlockGroupPoint in BlockGroupPart:
#If it exists (and isnt interior hole signifier)...
if BlockGroupPoint:
#Create string version of coordinate
PointText = str(BlockGroupPoint.X)+str(BlockGroupPoint.Y)
if PointText in BlockGroupVertexDictionary:
#Get list of block groups that have this point as a vertex
NeighborIDList = BlockGroupVertexDictionary[PointText]
for NeighborID in NeighborIDList:
#Don't add if this BG already in list of neighbors
if NeighborID in ListOfBGNeighbors:
pass
#Add to list of neighbors (as long as its not itself)
elif NeighborID != BlockGroupID:
ListOfBGNeighbors.append(NeighborID)
#Store list of neighbors in blockgroup object in dictionary
BlockGroupNeighborDictionary[BlockGroupID] = ListOfBGNeighbors
del BlockGroupItem
del BlockGroupCursor
del BlockGroupVertexDictionary
Em retrospectiva, percebo que poderia ter usado um método diferente para a segunda parte que não exigisse um loop pelo shapefile novamente. Mas é isso que eu usei e funciona muito bem, mesmo para milhares de grupos de blocos de cada vez. Eu não tentei fazê-lo com os EUA inteiros, mas pode ser executado para um estado inteiro.
