空间自相关是指空间上同一属性的相邻点之间的相关程度。在地理信息系统中，空间自相关常被用来描述空间数据的空间分布特征，比如数据的聚集程度和空间异质性等。Python提供了丰富的库和工具可以用于求解空间自相关。

# 导入所需要的库
import pandas as pd
import geopandas as gpd
import pysal
from pysal.explore import esda
from pysal.lib import weights

# 载入数据
fp = "data/fires.shp"
fires = gpd.read_file(fp)

# 创建权重矩阵
w = weights.KNN.from_dataframe(fires, k=8)

# 计算Global Moran's I
mi = esda.Moran(fires['burned_acr'], w)
print('Global Moran\'s I: ', mi.I)

# 计算Local Moran's I
lisa = esda.Moran_Local(fires['burned_acr'], w)
fires['LISA'] = lisa.q
fires.to_file('data/fires_lisa.shp')

在这段代码中，我们首先导入所需要的库和工具，并载入用于展示的数据。然后我们使用pysal库中的weights函数来创建空间权重矩阵，用于计算Moran’s I。接下来，我们使用esda库来计算Global Moran's I和Local Moran's I，并把结果保存到数据中。最后，我们将数据保存为shapefile格式，以便用GIS软件进行可视化分析。