Etiqueta | Explicación | Tipo de datos |
Entidades de entrada | Las entidades de punto o de polígono que se utilizarán para calcular las estadísticas locales. | Feature Layer |
Entidades de salida | 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 |
Campos de análisis (Opcional) | Uno o más campos para los que se calcularán las estadísticas locales. Si no se proporcionan campos de análisis, solo se calcularán las estadísticas locales basadas en las distancias a los vecinos. | Field |
Estadística de resumen local (Opcional) | Especifica la estadística de resumen local que se calculará para cada campo de análisis.
| String |
Incluir la entidad focal en los cálculos (Opcional) | Especifica si la entidad focal se incluirá al calcular las estadísticas locales para cada entidad.
| Boolean |
Ignorar los valores nulos en los cálculos (Opcional) | Especifica si los valores nulos de los campos de análisis se incluirán o se ignorarán en los cálculos.
| Boolean |
Tipo de vecindad (Opcional) | Especifica cómo se elegirán los vecinos para cada entidad de entrada. Para calcular las estadísticas locales, se deben identificar las entidades vecinas para cada entidad de entrada, y estos vecinos se utilizan para calcular las estadísticas locales de cada entidad. Para las entidades de punto, el valor predeterminado es Triangulación de Delaunay. Para las entidades de polígono, el valor predeterminado es Bordes o esquinas de contigüidad. La opción Triangulación de Delaunay solo está disponible con una licencia Desktop Advanced.
| String |
Banda de distancia (Opcional) | Todas las entidades dentro de esta distancia se incluirán como vecinas. Si no se proporciona ningún valor, se estimará uno durante el procesamiento y se incluirá como un mensaje de geoprocesamiento. Si la distancia especificada da como resultado más de 1000 vecinos, solo las 1000 entidades más cercanas se incluirán como vecinas. | Linear Unit |
Cantidad de vecinos (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 |
Archivo de matriz de ponderaciones (Opcional) | La ruta y el nombre del archivo de la matriz de ponderaciones espaciales que define las relaciones espaciales (y potencialmente temporales) entre las entidades. | File |
Esquema de ponderación local (Opcional) | Especifica el esquema de ponderación que se aplicará a los vecinos al calcular las estadísticas locales.
| String |
Ancho de banda kernel (Opcional) | El ancho de banda de los esquemas de ponderación locales bicuadrados o gaussianos. Si no se proporciona ningún valor, se estimará uno durante el procesamiento y se incluirá como un mensaje de geoprocesamiento. | Linear Unit |
Resumen
Calcula estadísticas de resumen de uno o más 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. Todas las estadísticas se pueden ponderar geográficamente utilizando kernels para dar más influencia a los vecinos más cercanos a la entidad focal. Se pueden usar varios tipos de vecindad, incluidas banda de distancia, número de vecinos, contigüidad de polígonos, triangulación de Delaunay y archivos de matriz de ponderaciones espaciales (.swm). Las estadísticas de resumen también se calculan para las distancias a los vecinos de cada entidad.
Obtenga más información sobre cómo funciona Estadísticas de resumen de vecindad
Ilustración
Uso
Además de los campos de análisis proporcionados, se calculan estadísticas basadas en las distancias a los vecinos 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 generalmente cerca o lejos de la entidad focal. Las estadísticas de distancia a los vecinos no utilizarán la entidad focal en sus cálculos porque esa distancia siempre es cero. Además, estas estadísticas no se ponderarán geográficamente porque no tiene sentido ponderar los valores de distancia en función de 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 por las distancias entre los centroides de los polígonos.
Las estadísticas locales solo se pueden ponderar geográficamente si el parámetro Tipo de vecindad se especifica como Número de vecinos o Banda de distancia porque las vencindades basadas en la contigüidad del polígono o la triangulación de Delaunay no deben ponderarse por la distancia de 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 mediante la distancia cordal. De lo contrario, todas las distancias se calculan utilizando la distancia en línea recta (euclidiana).
Si elige ignorar los valores nulos mediante 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 como resultado menos vecinos de los que espera y, si se proporcionan varios campos de análisis, algunos pueden usar un número de vecinos diferente a otros. Esto es especialmente evidente cuando se especifica la opción Número de vecinos para el parámetro Tipo de vecindad.
Parámetros
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})
Nombre | Explicación | Tipo de datos |
in_features | Las entidades de punto o de polígono 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 más campos para los que se calcularán las estadísticas locales. Si no se proporcionan campos de análisis, solo se calcularán las estadísticas locales basadas en las distancias a 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 las estadísticas locales para cada entidad.
| Boolean |
ignore_nulls (Opcional) | Especifica si los valores nulos de los campos de análisis se incluirán o se ignorarán en los cálculos.
| Boolean |
neighborhood_type (Opcional) | Especifica cómo se elegirán los vecinos para cada entidad de entrada. Para calcular las estadísticas locales, se deben identificar las entidades vecinas para cada entidad de entrada, y estos vecinos se utilizan para calcular las estadísticas locales de cada entidad. Para las entidades de punto, el valor predeterminado es Triangulación de Delaunay. Para las entidades de polígono, el valor predeterminado es Bordes o esquinas de contigüidad. La opción Triangulación de Delaunay solo está disponible con una licencia Desktop Advanced.
| String |
distance_band (Opcional) | Todas las entidades dentro de esta distancia se incluirán como vecinas. Si no se proporciona ningún valor, se estimará uno durante el procesamiento y se incluirá como un mensaje de geoprocesamiento. Si la distancia especificada da como resultado más de 1000 vecinos, solo las 1000 entidades más cercanas se incluirán como vecinas. | 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 el nombre del archivo de la matriz de ponderaciones espaciales que define las relaciones espaciales (y potencialmente temporales) entre las entidades. | File |
local_weighting_scheme (Opcional) | Especifica el esquema de ponderación que se aplicará a los vecinos al calcular las estadísticas locales.
| String |
kernel_bandwidth (Opcional) | El ancho de banda de los esquemas de ponderación locales bicuadrados o gaussianos. Si no se proporciona ningún valor, se estimará uno durante el procesamiento 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")
La siguiente secuencia de comandos 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: Limitado
- Standard: Limitado
- Advanced: Sí