贝塔回归与空间自相关是一种常见的空间统计分析方法，可以用来研究空间数据的空间关联性和空间模式。下面是一个使用Python进行贝塔回归和空间自相关分析的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import geopandas as gpd
import libpysal
import pysal
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from pysal.model.spreg import GM_Error
from pysal.explore import esda

# 加载空间数据
data = gpd.read_file('path/to/shapefile.shp')

# 计算空间权重矩阵
w = pysal.lib.weights.DistanceBand.from_dataframe(data, threshold=1000)

# 数据预处理
data['log_value'] = np.log(data['value'])
data['log_income'] = np.log(data['income'])

# 构建贝塔回归模型
model = GM_Error(data['log_value'].values[:, None], data[['log_income']], w)

# 模型拟合
results = model.fit()

# 模型结果展示
print(results.summary)

# 计算空间自相关指标
morans_i = esda.Moran(data['log_value'], w)
print("Moran's I:", morans_i.I)

# 绘制空间自相关图
sns.set(style='whitegrid')
sns.mpl.rc("figure", figsize=(10, 10))
fig, ax = plt.subplots(1, 2)
data.plot(column='log_value', scheme='quantiles', k=5, cmap='YlOrRd', legend=True, ax=ax[0])
sns.kdeplot(data['log_value'], ax=ax[1], shade=True)
ax[0].set_title('Spatial Distribution of Log Value')
ax[1].set_title('Kernel Density Plot of Log Value')
plt.show()

以上代码示例中，首先加载了空间数据并计算了空间权重矩阵。然后对数据进行预处理，包括对值和收入取对数。接下来构建了贝塔回归模型，并对模型进行了拟合。最后计算了空间自相关指标（Moran's I）并绘制了空间自相关图。