Visualizar cubo de espacio-tiempo en 2D (Minería de patrones en espacio-tiempo)

Resumen

Muestra las variables almacenadas en un cubo netCDF y los resultados generados mediante la herramienta Minería de patrones en espacio-tiempo. La salida de esta herramienta es una representación bidimensional renderizada de forma única en función de la variable y el tema especificados.

Ilustración

Uso

• Esta herramienta solo puede aceptar archivos netCDF creados con las herramientas Crear cubo de espacio-tiempo agregando puntos, Crear cubo de espacio-tiempo a partir de ubicaciones definidas o Crear cubo de espacio-tiempo a partir de capa ráster multidimensional.

• La opción Ubicaciones con datos del parámetro Tema de visualización permite ver todas las ubicaciones que contienen datos para la variable elegida y la opción Tendencias muestra dónde han aumentado o disminuido los valores a lo largo del tiempo (los resultados de la estadística de Mann-Kendall ejecutada en la Variable de cubo especificada para cada ubicación). Tanto Ubicaciones con datos como Tendencias están siempre disponibles.

• Tendencias de puntos calientes y fríos muestra dónde aumentan o disminuyen las puntuaciones z de puntos calientes y fríos a lo largo del tiempo (los resultados de la estadística de Mann-Kendall ejecutada en las puntuaciones z del análisis de puntos calientes de espacio-tiempo para la Variable de cubo especificada) y Resultados del análisis de puntos calientes emergentes recrea los resultados devueltos cuando ejecutó la herramienta Análisis de puntos calientes emergentes. Tanto Tendencias de puntos calientes y fríos como los Resultados del análisis de puntos calientes emergentes solo están disponibles si se ha ejecutado Análisis de puntos calientes emergentes en la Variable de cubo especificada.

• Resultados de Clustering de serie temporal recrea los resultados devueltos cuando ejecutó inicialmente la herramienta Clustering de serie temporal.

• Porcentaje de valores atípicos locales, Valor atípico local en el período de tiempo más reciente, Resultados de análisis de valores atípicos locales y Ubicaciones sin vecinos espaciales solo están disponibles si ha ejecutado la herramienta Análisis de valores atípicos locales. Porcentaje de valores atípicos locales muestra la proporción del total de valores atípicos en cada ubicación y Valor atípico local en el período de tiempo más reciente muestra todos los valores atípicos que se han producido en el período de tiempo más reciente de su cubo de espacio-tiempo. Resultados del análisis de valores atípicos locales recrea los resultados devueltos cuando ejecutó inicialmente la herramienta Análisis de valores atípicos locales. Ubicaciones sin vecinos espaciales muestra todas las ubicaciones que no tienen vecinos espaciales dentro de la Distancia de vecindad que se especificó al ejecutar Análisis de valores atípicos locales. Como resultado, estas ubicaciones solo se basan en vecinos temporales para los cálculos del análisis.

• Número de bins estimados muestra el número de bins que se han estimado en cada ubicación única, lo que permite ver si hay un patrón espacial de lugares donde faltan valores. Si hay secciones enteras del mapa con cifras elevadas de bins estimados, probablemente sea mejor omitir esas áreas del análisis. Ubicaciones excluidas del análisis muestra los lugares donde había datos, pero tenían bins vacíos que no se podían rellenar porque no cumplían con los criterios necesarios para la estimación. Tanto la opción de número de bins estimados y Ubicaciones excluidas del análisis solo están disponibles para Campos de resumen.

• La opción Resultados de la previsión del parámetro Tema de visualización permite recrear los resultados generados cuando ejecutó originalmente una herramienta en el conjunto de herramientas Predicción de serie temporal.

Sintaxis

VisualizeSpaceTimeCube2D(in_cube, cube_variable, display_theme, output_features, enable_time_series_popups)

Parámetro	Explicación	Tipo de datos
in_cube	El cubo netCDF que contiene la variable que se desea mostrar. Este archivo debe tener una extensión .nc y se debe haber creado utilizando la herramienta Crear cubo de espacio-tiempo agregando puntos o Crear cubo de espacio-tiempo a partir de ubicaciones definidas.	File
cube_variable	La variable numérica del cubo netCDF que se va a explorar. El cubo siempre incluirá la variable COUNT. Todos los Campos de resumen o Variables también estarán disponibles si se incluyeron cuando se creó el cubo.	String
display_theme	Especifica la característica de la Variable de cubo que desea mostrar. Las opciones variarán dependiendo de cómo se haya creado el cubo y de los análisis que se hayan realizado. Si el cubo se creó agregando puntos, Ubicaciones con datos y Tendencias siempre estarán disponibles. Número de bins estimados y Ubicaciones excluidas del análisis solo estarán disponibles para los Campos de resumen que se incluyeron en el proceso de creación del cubo. Si el cubo se creó a partir de ubicaciones definidas, Tendencias estará disponible para los Campos de resumen o Variables que se incluyeron en el proceso de creación del cubo. Tendencias de puntos calientes y fríos y Resultados del análisis de puntos calientes emergentes solo estarán disponibles una vez que Análisis de puntos calientes emergentes se haya ejecutado en la Variable de cubo seleccionada. Porcentaje de valores atípicos locales, Valor atípico local en el período de tiempo más reciente, Resultados del análisis de valores atípicos locales y Ubicaciones sin vecinos espaciales solo están disponibles si se ha ejecutado la herramienta Análisis de valores atípicos locales. Resultados de la previsión solo estará disponible para los cubos creados por herramientas del conjunto de herramientas Predicción de serie temporal. LOCATIONS_WITH_DATA —Se muestran todas las ubicaciones que contienen datos para la variable seleccionada. TRENDS —Se muestra la tendencia de los valores en cada ubicación (determinada con la estadística de Mann-Kendall). HOT_AND_COLD_SPOT_TRENDS —Se muestra la tendencia de las puntuaciones z en cada ubicación (determinada con la estadística de Mann-Kendall). EMERGING_HOT_SPOT_ANALYSIS_RESULTS —Se muestran los resultados de Análisis de puntos calientes emergentes para la Variable de cubo especificada. LOCAL_OUTLIER_ANALYSIS_RESULTS —Se muestran los resultados de Análisis de valores atípicos locales para la Variable de cubo especificada. PERCENTAGE_OF_LOCAL_OUTLIERS —Se muestra el porcentaje total de valores atípicos en cada ubicación. LOCAL_OUTLIER_IN_MOST_RECENT_TIME_PERIOD —Se muestran todos los valores atípicos presentes en el período de tiempo más reciente. TIME_SERIES_CLUSTERING_RESULTS —Se muestran los resultados de Clustering de serie temporal para la Variable de cubo especificada. LOCATIONS_WITHOUT_SPATIAL_NEIGHBORS —Para el último análisis ejecutado, se muestran todas las ubicaciones que no tienen vecinos espaciales y, como resultado, se basan en vecinos temporales para el análisis. NUMBER_OF_ESTIMATED_BINS —Se muestra el número de bins estimados para cada ubicación. LOCATIONS_EXCLUDED_FROM_ANALYSIS —Se muestran las ubicaciones excluidas del análisis porque tenían bins vacíos que no cumplían con los criterios de estimación. FORECAST_RESULTS —Se muestran los resultados de la herramienta del conjunto de herramientas Predicción de serie temporal de la Variable de análisis especificada.	String
output_features	Los resultados de la clase de entidad de salida. Esta clase de entidad será una representación cartográfica bidimensional de la variable de visualización especificada.	Feature Class
enable_time_series_popups	Especifica si las series temporales emergentes se generarán para cada entidad de salida. Los gráficos emergentes no son compatibles con las salidas de los shapefiles. CREATE_POPUP —Las series temporales emergentes se generarán para cada entidad del dataset. NO_POPUP —No se generarán series temporales emergentes. Esta es la opción predeterminada.	Boolean

Muestra de código

Ejemplo 1 de VisualizeSpaceTimeCube2D (ventana de Python)

El siguiente script de la ventana de Python muestra cómo utilizar la herramienta VisualizeSpaceTimeCube2D.

import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\STPM"
arcpy.VisualizeSpaceTimeCube2D_stpm("Homicides.nc", "AGE_STD_ZEROS", 
                                    "LOCATIONS_EXCLUDED_FROM_ANALYSIS", 
                                    "Homicides_Age_LocExc.shp")

Ejemplo 2 de VisualizeSpaceTimeCube2D (script independiente)

El siguiente script de Phython independiente muestra cómo utilizar la herramienta VisualizeSpaceTimeCube2D.

# Display Space Time Cube of homicide incidents in a metropolitan area
# Import system modules
import arcpy
# Set environment property to overwrite existing output, by default
arcpy.env.overwriteOutput = True
# Local variables...
workspace = r"C:\STPM"
# Set the current workspace (to avoid having to specify the full path to the 
# feature classes each time)
arcpy.env.workspace = workspace
# Display Space Time Cube of homicide with the standard deviation of victim's 
# age, fill no-data as 0
# Only display the locations excluded from analysis.
# Process: Visualize Space Time Cube in 2D 
cube = arcpy.VisualizeSpaceTimeCube2D_stpm("Homicides.nc", "AGE_STD_ZEROS", 
                                           "LOCATIONS_EXCLUDED_FROM_ANALYSIS", 
                                           "Homicides_Age_LocExc.shp")

Entornos

Espacio de trabajo actual, Espacio de trabajo temporal, Sistema de coordenadas de salida, Transformaciones geográficas

Información de licenciamiento

• Basic: Sí
• Standard: Sí
• Advanced: Sí