カラー コード レイヤー (Color Coded Layer) (Business Analyst)

Business Analyst ライセンスで利用できます。

サマリー

ビジネス、人口統計、消費者、地形の特性を記述した変数から、縮尺に応じた複数レベルの階級区分 レイヤーを作成します。

[カラー コード レイヤー (Color Coded Layer)] ツールの図

使用法

  • ツールの出力は、ユーザー定義の変数が指定された、縮尺に応じた行政区画レベルを含むグループ レイヤーです。 デフォルトでは、すべてのレベルと各レベル内のすべてのフィーチャがグループ レイヤーに含まれます。

  • ローカル データまたはオンライン データをカラー コード レイヤーの作成に使用できます。 データはデータ ブラウザーを使用して検索できます。

  • [対象地域] パラメーターは解析の区画範囲を定義します。 次の情報も対象地域に関係しています。

    • 対象地域はローカル データでのみサポートされます。
    • 出力ではフィーチャ データセットが作成されます。
    • 対象地域を指定した場合、対象地域と交差する行政区画レベルのうち、10,000 個を超えるフィーチャを含むものはグループ レイヤーに含まれません。
    • 対象地域を指定した場合、[カラー コード グループ レイヤー] シンボル ウィンドウおよびリボンのショートカット メニューが有効になり、このツールの外部で追加の設定と便利な機能がサポートされます。
  • [分類方法] パラメーターが [自動] に設定されている場合は、それぞれの変数タイプで次の方法が使用されます。

    自然分類 (Jenks)

    カウント、密度

    分位

    平均

    等間隔分類

    パーセント、中央値、インデックス、比率、割合、1 人当たり

  • カスタム データ (.sdcx ファイル) 変数にはカスタム フィーチャ レイヤーのみが含まれます。複数のレベルは作成されません。

パラメーター

ラベル説明データ タイプ
分類変数

カラーコード マップとして表示する変数。

String
出力レイヤー名

マップに追加されるカラーコード レイヤーの名前。

String
分類方法

クラス閾値の計算に使用する方法を指定します。

  • 自然分類 (Jenks)自然分類のクラスは、データの特徴に基づいて値を自然にグループ化します。 クラス閾値は、類似する値を最適にグループ化した上で、クラス間の差異を最大化するように設定されます。 これがデフォルトです。
  • 分位各クラスには同じ数のフィーチャが含まれます。 等量分類は、線形に分散しているデータに適しています。
  • 等間隔分類属性値の範囲が同じサイズのサブ範囲に分類されます。 これにより、間隔数を指定できるようになり、値の範囲に基づいてクラス閾値が自動的に決定されます。
  • 等比間隔等比級数となるクラスの間隔に基づいてクラス閾値が作成されます。 この分類法におけるジオメトリック係数を (逆数に) 変更して、クラスの範囲を最適化することができます。
  • 自動分類方法は、変数メタデータを使用して自動的に定義されます。 これにより、データ タイプに基づいて、推奨される主題図スタイルが提示されます。
String
クラス数

マップ上に表示されるデータ分類の区切れの数。 デフォルト値は 5 です。

String
対象エリア
(オプション)

解析の区画範囲を決定するために使用されるフィーチャ レイヤー。

Feature Layer
出力ジオデータベース
(オプション)

出力フィーチャ データセットが作成されるジオデータベース。

Workspace
フィーチャ データセット名
(オプション)

カラー コード レイヤー フィーチャクラスが作成される、出力ジオデータベース内のフィーチャ データセットの名前。

String

派生した出力

ラベル説明データ タイプ
出力レイヤー

出力レイヤーのコンテナー。

Group Layer
更新されたフィーチャ データセット

新しい出力フィーチャ データセット。

Feature Dataset

arcpy.ba.ColorCodedLayer(classification_variable, out_layer_name, classification_method, number_of_classes, {area_of_interest}, {out_dataset_path}, {out_dataset_name})
名前説明データ タイプ
classification_variable

カラーコード マップとして表示する変数。

String
out_layer_name

マップに追加されるカラーコード レイヤーの名前。

String
classification_method

クラス閾値の計算に使用する方法を指定します。

  • NATURAL_BREAKS自然分類のクラスは、データの特徴に基づいて値を自然にグループ化します。 クラス閾値は、類似する値を最適にグループ化した上で、クラス間の差異を最大化するように設定されます。 これがデフォルトです。
  • QUANTILE各クラスには同じ数のフィーチャが含まれます。 等量分類は、線形に分散しているデータに適しています。
  • EQUAL_INTERVAL属性値の範囲が同じサイズのサブ範囲に分類されます。 これにより、間隔数を指定できるようになり、値の範囲に基づいてクラス閾値が自動的に決定されます。
  • GEOMETRIC_INTERVAL等比級数となるクラスの間隔に基づいてクラス閾値が作成されます。 この分類法におけるジオメトリック係数を (逆数に) 変更して、クラスの範囲を最適化することができます。
  • AUTO分類方法は、変数メタデータを使用して自動的に定義されます。 これにより、データ タイプに基づいて、推奨される主題図スタイルが提示されます。
String
number_of_classes

マップ上に表示されるデータ分類の区切れの数。 デフォルト値は 5 です。

String
area_of_interest
(オプション)

解析の区画範囲を決定するために使用されるフィーチャ レイヤー。

Feature Layer
out_dataset_path
(オプション)

出力フィーチャ データセットが作成されるジオデータベース。

Workspace
out_dataset_name
(オプション)

カラー コード レイヤー フィーチャクラスが作成される、出力ジオデータベース内のフィーチャ データセットの名前。

String

派生した出力

名前説明データ タイプ
out_layer

出力レイヤーのコンテナー。

Group Layer
out_dataset

新しい出力フィーチャ データセット。

Feature Dataset

コードのサンプル

ColorCodedLayer の例 (Python ウィンドウ)

次の Python ウィンドウ スクリプトは、ColorCodedLayer 関数の使用方法を示しています。

import arcpy
arcpy.env.baDataSource = "ONLINE;US;"
arcpy.ba.ColorCodedLayer("networth.mednw_cy", "CCL_NetWorth", "NATURAL_BREAKS", 5, "San_Francisco_County_BGs", "path to GDB", "SF_BGs)
統計データ コレクション変数を指定した ColorCodedLayer の例 (Python ウィンドウ)

次の Python ウィンドウ スクリプトは、統計データ コレクション変数を指定して ColorCodedLayer 関数を使用する例を示しています。

import arcpy
arcpy.env.baDataSource = "USA_ESRI_2018"
arcpy.ba.ColorCodedLayer(r"c:\users\<User ID>\documents\arcgis\projects\my_project\bayarea_proprietarydata.sdcx/sales_s01_sales", "sales_s01_sales Layer", "NATURAL_BREAKS", 5)

ライセンス情報

  • Basic: 次のものが必要 Business Analyst
  • Standard: 次のものが必要 Business Analyst
  • Advanced: 次のものが必要 Business Analyst

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