Resumen
Identifica el centro geográfico, la longitud y la dirección media para un grupo de líneas.
Más información sobre el funcionamiento del Valor medio direccional lineal
Ilustración
Uso
La entrada debe ser una clase de entidad de línea.
Esta herramienta respeta la naturaleza 3D de sus datos de puntos y utilizará los valores X, Y y Z en los cálculos si hay valores Z disponibles. Dado que estos resultados son 3D por naturaleza, será necesario visualizarlos en una Escena. Asegúrese de que está ejecutando el análisis en una Escena o copie la capa de resultados en una Escena para visualizar correctamente los resultados del análisis.
Cuando las entidades de entrada son 2D, los valores de atributos de la entidad de línea de salida incluyen:
- CompassA: el ángulo de la brújula (en el sentido de las agujas del reloj desde el Norte)
- DirMean: valor medio direccional (en sentido contrario a las agujas del reloj desde el Este)
- CirVar: varianza circular (medida de cuánto se desvían las orientaciones o direcciones de líneas del valor medio direccional)
- AveX y AveY: centro medio de las coordenadas X e Y
- AveLen: longitud media de la línea
Cuando las entidades de entrada son 3D, los valores de atributos de la entidad de línea de salida incluyen:
- CompassA: ángulo de la brújula (en el sentido de las agujas del reloj desde el Norte) en el plano XY del valor medio direccional
- DirMean: valor medio direccional (en sentido contrario a las agujas del reloj desde el Este)
- DirMeanZ: ángulo entre el plano XY y el vector del valor medio direccional
- SphVar: varianza esférica (una medida de cuánto se desvían las orientaciones o direcciones de líneas del valor medio direccional)
- AveX, AveY y AveZ: coordenadas X, Y y Z del centro medio
- AveLen3D: longitud media de la línea calculada en tres dimensiones
Al igual que la medida de desviación estándar, el valor de varianza circular (CirVar) describe lo bien que el vector de valor medio direccional representa al conjunto de vectores de entrada. Las varianzas circulares tienen valores comprendidos entre 0 y 1. Si todos los valores de entrada tienen las mismas direcciones exactas (o direcciones muy similares), la varianza circular es pequeña (cercana a 0). Cuando las direcciones del vector de entrada se expanden a toda la brújula, la varianza circular es grande (cerca de 1). Esta medida se da como SphVar para la varianza esférica en tres dimensiones.
Se aplica una prueba de uniformidad de Rayleigh al valor medio direccional. Indica si el valor medio direccional es significativamente diferente de una distribución uniforme. En 2D, una distribución uniforme significa que las líneas están uniformemente distribuidas alrededor de la brújula. En 3D, una distribución uniforme significa que las líneas están uniformemente distribuidas alrededor de una esfera. ZScore y PValue indican si se puede rechazar la hipótesis nula de uniformidad circular. RefValue es el valor crítico de la estadística de la prueba de Rayleigh. UnifTest contendrá el texto Nonuniform si se ha rechazado la hipótesis nula; de lo contrario, contendrá el texto Uniforme.
El Campo de caso se usa para agrupar las entidades para los distintos cálculos de valor medio direccional lineal. Cuando se especifica un Campo de caso, primero se agrupan las entidades de línea de entrada según los valores de campo de caso y después se crea una entidad de línea de salida para cada grupo. El campo caso puede ser del tipo de cadena de caracteres, fecha o entero. Los registros con valores nulos para el Campo de caso se excluirán del análisis.
Cuando se mide la dirección, la herramienta sólo considera los primeros y últimos puntos en una línea. La herramienta no tiene en cuenta todos los vértices a lo largo de una línea.
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Las capas del mapa se pueden utilizar para definir la Clase de entidad de entrada. Cuando se utiliza una capa con una selección, solo las entidades seleccionadas se incluyen en el análisis.
La capa Entidades de salida se agrega automáticamente a la tabla de contenido con una representación predeterminada (vectores direccionales). La representación aplicada está definida por un archivo de capas en <ArcGIS Pro>\Resources\ArcToolBox\Templates\Layers. Puede volver a aplicar la representación predeterminada, si es necesario, utilizando la herramienta Aplicar simbología de capa.
Cuando esta herramienta se ejecuta, la clase de entidad de salida se agrega automáticamente a la tabla de contenido con una representación predeterminada (vectores direccionales). La representación aplicada está definida por un archivo de capas en <ArcGIS>/ArcToolbox/Templates/Layers. Puede volver a aplicar la representación en pantalla predeterminada, si es necesario, utilizando la herramienta Aplicar simbología de capa.
Precaución:
Al utilizar shapefiles tenga en cuenta que no pueden almacenar valores nulos. Las herramientas u otros procedimientos que crean shapefiles a partir de entradas sin shapefiles pueden almacenar o interpretar valores nulos como cero. En algunos casos, los nulos se almacenan como valores negativos muy grandes en shapefiles. Esto puede ocasionar resultados inesperados. Consulte Consideraciones de geoprocesamiento para la salida del shapefile para obtener más información.
Sintaxis
arcpy.stats.DirectionalMean(Input_Feature_Class, Output_Feature_Class, Orientation_Only, {Case_Field})| Parámetro | Explicación | Tipo de datos |
Input_Feature_Class | La clase de entidad que contiene los vectores para los que se calcula la dirección media. | Feature Layer |
Output_Feature_Class | Una clase de entidad de línea que incluye las entidades que representan las direcciones medias de la clase de entidad de entrada. | Feature Class |
Orientation_Only | Se especifica si es necesario incluir la información de dirección (nodos Desde y Hacia) en el análisis.
| Boolean |
Case_Field (Opcional) | El campo que se utiliza para agrupar entidades para cómputos de valor medio direccional separado. El campo caso puede ser del tipo de cadena de caracteres, fecha o entero. | Field |
Muestra de código
La siguiente secuencia de comandos de la ventana de Python muestra cómo utilizar la herramienta LinearDirectionalMean.
import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\data"
arcpy.DirectionalMean_stats("AutoTheft_links.shp", "auto_theft_LDM.shp", "DIRECTION")La siguiente secuencia de comandos de Python independiente muestra cómo utilizar la herramienta LinearDirectionalMean.
# Measure the geographic distribution of auto thefts
# Import system modules
import arcpy
# Local variables...
workspace = "C:/data"
locations = "AutoTheft.shp"
links = "AutoTheft_links.shp"
standardDistance = "auto_theft_SD.shp"
stardardEllipse = "auto_theft_SE.shp"
linearDirectMean = "auto_theft_LDM.shp"
# Set the workspace (to avoid having to type in the full path to the data every time)
arcpy.env.workspace = workspace
# Process: Standard Distance of auto theft locations...
arcpy.StandardDistance_stats(locations, standardDistance, "1_STANDARD_DEVIATION")
# Process: Directional Distribution (Standard Deviational Ellipse) of auto theft locations...
arcpy.DirectionalDistribution_stats(locations, standardEllipse, "1_STANDARD_DEVIATION")
# Process: Linear Directional Mean of auto thefts...
arcpy.DirectionalMean_stats(links, linearDirectMean, "DIRECTION")Entornos
- Sistema de coordenadas de salida
La geometría de entidades se proyecta al sistema de coordenadas de salida antes del análisis. Todos los cálculos matemáticos se basan en la referencia espacial del sistema de coordenadas de salida.
Información de licenciamiento
- Basic: Sí
- Standard: Sí
- Advanced: Sí