図
![[中心フィーチャの算出 (Central Feature)] ツールの図](GUID-10E5C859-6101-4D48-9DED-C0F2D4CFC8F2-web.png "[中心フィーチャの算出 (Central Feature)] ツールの図")
使用法
データセット内の他のすべてのフィーチャに対する最短の累積距離に関連付けられたフィーチャが、最も中心に位置するフィーチャということになります。このフィーチャを選択して、新しく作成した出力フィーチャクラスにコピーします。他のすべてのフィーチャに対する最短の累積距離を共有する複数のフィーチャが存在することがあります。その場合、最も中心に位置するそのようなフィーチャが、すべて出力フィーチャクラスにコピーされます。
累積距離は、[距離計算の方法] パラメーターで指定したユークリッド距離または マンハッタン距離を使用して測定されます。
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ライン フィーチャとポリゴン フィーチャの場合は、距離の計算にフィーチャの重心が使用されます。マルチポイント、ポリライン、または複数のパートを持つポリゴンの場合は、すべてのフィーチャ パートの加重平均中心を使用して重心が計算されます。加重は、ポイント フィーチャの場合は 1、ライン フィーチャの場合は長さ、ポリゴン フィーチャの場合は面積です。
このツールはポイント データの 3D の性質を認識し、Z 値が使用できる場合は、計算で X,Y,Z の値を使用します。それらの結果は本質的に 3D であるため、[シーン] で視覚化する必要があります。解析結果を正しく可視化するには、必ず解析を [シーン] で実行するか、結果レイヤーを [シーン] にコピーしてください。
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マップ レイヤーを使用して、入力フィーチャクラスを指定できます。解析対象として指定したレイヤーの中で何らかのフィーチャが選択されている場合、選択されているフィーチャだけが解析の対象となります。
中心フィーチャを個別に算出するために、[ケース フィールド] を使用してフィーチャをグループ化します。[ケース フィールド] は、整数、日付、または文字列型を使用することができます。[ケース フィールド] が NULL 値のレコードは、分析から除外されます。
セルフ ポテンシャルは、フィーチャとそれ自身の間の距離またはウェイトです。このウェイトはゼロであることが多いのですが、別の固定値や、フィーチャごとに異なる値を指定した方が良い場合もあります (たとえば、ポリゴン サイズに基づいて値を設定する場合などがあります)。
注意:
シェープファイルを使用するときは、NULL 値を格納できないため、注意が必要です。シェープファイル以外の入力からシェープファイルを作成するツールまたはその他の方法では、NULL 値がゼロとして格納または解釈される場合があります。場合によっては、NULL 値はシェープファイルに非常に大きな負の値として格納されます。この場合、予期せぬ結果に至ることがあります。詳細については、「ジオプロセシングでのシェープファイル出力の注意事項」をご参照ください。
構文
CentralFeature(Input_Feature_Class, Output_Feature_Class, Distance_Method, {Weight_Field}, {Self_Potential_Weight_Field}, {Case_Field})| パラメーター | 説明 | データ タイプ |
Input_Feature_Class | 最も中心に位置するフィーチャを特定するときの起点となるフィーチャの分布を含むフィーチャクラス。 | Feature Layer |
Output_Feature_Class | [入力フィーチャクラス] 内で最も中心に位置するフィーチャの格納先となるフィーチャクラス。 | Feature Class |
Distance_Method | 各フィーチャから隣接フィーチャまでの距離の計算方法を指定します。
| String |
Weight_Field (オプション) | 起点-終点距離マトリックス内の距離の加重に使用される数値フィールド。 | Field |
Self_Potential_Weight_Field (オプション) | セルフ ポテンシャル (フィーチャとそれ自身の間の距離またはウェイト) を表すフィールド。 | Field |
Case_Field (オプション) | 中心フィーチャを個別に算出するためにフィーチャをグループ化する場合に使用するフィールド。ケース フィールドは、整数型、日付型、または文字列型です。 | Field |
コードのサンプル
次の Python ウィンドウ スクリプトは、CentralFeature 関数の使用方法を示しています。
import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\data"
arcpy.CentralFeature_stats("coffee_shops.shp", "coffee_CENTRALFEATURE.shp",
"EUCLIDEAN_DISTANCE", "NUM_EMP")次のスタンドアロン Python スクリプトは、CentralFeature 関数の使用方法を示しています。
# Measure geographic distribution characteristics of coffee house locations
# weighted by the number of employees
# Import system modules
import arcpy
# Local variables...
workspace = "C:/data"
input_FC = "coffee_shops.shp"
CF_output = "coffee_CENTRALFEATURE.shp"
MEAN_output = "coffee_MEANCENTER.shp"
MED_output = "coffee_MEDIANCENTER.shp"
weight_field = "NUM_EMP"
# Set the workspace to avoid having to type out full path names
arcpy.env.workspace = workspace
# Process: Central Feature...
arcpy.CentralFeature_stats(input_FC, CF_output, "EUCLIDEAN_DISTANCE", weight_field)
# Process: Mean Center...
arcpy.MeanCenter_stats(input_FC, MEAN_output, weight_field)
# Process: Median Center...
arcpy.MedianCenter_stats(input_FC, MED_output, weight_field)環境
- 出力座標系
フィーチャ ジオメトリは、解析の前に、出力データの座標系に投影変換されます。
ライセンス情報
- Basic: はい
- Standard: はい
- Advanced: はい