Resumen
Calcula estadísticas de resumen de uno o varios campos numéricos utilizando vecindades locales alrededor de cada entidad. Las estadísticas locales incluyen el valor medio (promedio), la mediana, la desviación estándar, el rango intercuartílico, el sesgo y el desequilibrio de cuantiles y todas las estadísticas se pueden ponderar geográficamente utilizando kernels para dar más influencia a los vecinos más cercanos a la entidad focal. Se pueden utilizar varios tipos de vecindad, incluidos los archivos de banda de distancia, número de vecinos, contigüidad de polígono, triangulación de Delaunay y matriz de ponderaciones espaciales (.swm). También se calculan estadísticas de resumen para las distancias a los vecinos de cada entidad.
Más información sobre cómo funciona Estadísticas de resumen de vecindad
Ilustración
Uso
Además de cualquier campo de análisis proporcionado, las estadísticas basadas en distancias a vecinos se calculan para cada entidad. Esto le permite calcular, por ejemplo, el valor medio y la desviación estándar de las distancias a cada vecino para ver si los vecinos están, por lo general, cerca o lejos de la entidad focal. Las estadísticas para la distancia a los vecinos no utilizarán la entidad focal en sus cálculos porque esa distancia es siempre cero. Además, estas estadísticas no se ponderarán geográficamente porque no es significativo ponderar valores de distancia basados en esas mismas distancias.
Cuando se elige la opción Triangulación de Delaunay para el parámetro Tipo de vecindad, la clase de entidad de salida se denomina Mapa de Voronoi.
Si las entidades de entrada son polígonos, todas las distancias entre polígonos se definen mediante las distancias entre centroides de polígono.
Las estadísticas locales solo se pueden ponderar geográficamente si el parámetro Tipo de vecindad se especifica como Cantidad de vecinos o Banda de distancia porque las vecindades basadas en la contigüidad de polígono o triangulación de Delaunay no se deben ponderar por la distancia centroide a centroide. Si se especifica Obtener ponderaciones espaciales a partir del archivo para el parámetro Tipo de vecindad, las ponderaciones definidas en el archivo de ponderaciones espaciales se utilizan automáticamente para la ponderación geográfica.
Si el entorno del sistema de coordenadas de salida se establece en un sistema de coordenadas geográficas con coordenadas de latitud y longitud, todas las distancias se calculan utilizando la distancia de cuerda. De lo contrario, todas las distancias se calculan utilizando una distancia en línea recta (euclidiana).
Si elige ignorar valores nulos con el parámetro Ignorar valores nulos en los cálculos, los vecinos con valores nulos en el campo de análisis se filtrarán después de buscar vecinos. Esto puede dar lugar a menos vecinos de los esperados y, si se proporcionan varios campos de análisis, algunos pueden utilizar un número diferente de vecinos que otros. Esto es especialmente evidente cuando se especifica la opción Cantidad de vecinos para el parámetro Tipo de vecindad.
Sintaxis
arcpy.stats.NeighborhoodSummaryStatistics(in_features, output_features, {analysis_fields}, {local_summary_statistic}, {include_focal_feature}, {ignore_nulls}, {neighborhood_type}, {distance_band}, {number_of_neighbors}, {weights_matrix_file}, {local_weighting_scheme}, {kernel_bandwidth})| Parámetro | Explicación | Tipo de datos |
in_features | Las entidades de punto o poligonales que se utilizarán para calcular las estadísticas locales. | Feature Layer |
output_features | La clase de entidad de salida que contiene las estadísticas locales como campos. Cada estadística de cada campo de análisis se almacenará como un campo individual. | Feature Class |
analysis_fields [analysis_fields,...] (Opcional) | Uno o varios campos para los que se calcularán estadísticas locales. Si no se proporcionan campos de análisis, solo se calcularán estadísticas locales basadas en las distancias hasta los vecinos. | Field |
local_summary_statistic (Opcional) | Especifica la estadística de resumen local que se calculará para cada campo de análisis.
| String |
include_focal_feature (Opcional) | Especifica si la entidad focal se incluirá al calcular estadísticas locales para cada entidad.
| Boolean |
ignore_nulls (Opcional) | Especifica si los valores nulos de los campos de análisis se incluirán o ignorarán en los cálculos.
| Boolean |
neighborhood_type (Opcional) | Especifica cómo se elegirán los vecinos para cada entidad de entrada. Para calcular estadísticas locales, se deben identificar las entidades vecinas para cada entidad de entrada y estos vecinos se utilizan para calcular las estadísticas locales para cada entidad. Para las entidades de punto, el valor predeterminado es Triangulación de Delaunay. Para las entidades poligonales, el valor predeterminado es Bordes o esquinas de contigüidad.
| String |
distance_band (Opcional) | Todas las entidades dentro de esta distancia se incluirán como vecinas. Si no se proporciona ningún valor, se calculará uno durante la ejecución y se incluirá como un mensaje de geoprocesamiento. Si la distancia especificada da como resultado más de 1.000 vecindades, solo se incluirán como tal las 1.000 entidades más cercanas. | Linear Unit |
number_of_neighbors (Opcional) | El número de vecinos que se incluirán para cada cálculo local. El número no incluye la entidad focal. Si la entidad focal se incluye en los cálculos, se utilizará un vecino adicional. El valor predeterminado es 8. | Long |
weights_matrix_file (Opcional) | La ruta y nombre de archivo del archivo de matriz de ponderaciones espaciales que define relaciones espaciales, y potencialmente temporales, entre entidades. | File |
local_weighting_scheme (Opcional) | Especifica el esquema de ponderación que se aplicará a los vecinos al calcular estadísticas locales.
| String |
kernel_bandwidth (Opcional) | El ancho de banda de los esquemas de ponderación local bicuadrado o gaussiano. Si no se proporciona ningún valor, se calculará uno durante la ejecución y se incluirá como un mensaje de geoprocesamiento. | Linear Unit |
Muestra de código
El siguiente script de la ventana de Python muestra cómo utilizar la herramienta NeighborhoodSummaryStatistics.
import arcpy
arcpy.env.workspace = r"c:\data\project_data.gdb"
arcpy.stats.NeighborhoodSummaryStatistics("USCounties",
"USCounties_NeighborhoodSummaryStatistics", "POP2018;POP2019",
"ALL", "INCLUDE_FOCAL", "IGNORE_NULLS", "NUMBER_OF_NEIGHBORS", None,
8, None, "UNWEIGHTED")El siguiente script independiente muestra cómo utilizar la herramienta NeighborhoodSummaryStatistics.
# Calculate a focal mean for the population and income of US cities.
import arcpy
# Set the current workspace
arcpy.env.workspace = r"c:\data\project_data.gdb"
# Calculate the local mean of POP2020 and MedIncome2020 fields
# using 8 nearest neighbors.
arcpy.stats.NeighborhoodSummaryStatistics("USCities", "USCities_Mean",
"POP2020;MedIncome2020", "MEAN", "EXCLUDE_FOCAL", "IGNORE_NULLS",
"NUMBER_OF_NEIGHBORS", None, 8, None, "GAUSSIAN", "50 Miles")Entornos
Información de licenciamiento
- Basic: Sí
- Standard: Sí
- Advanced: Sí