Усредненный центр (Пространственная статистика)

Сводка

Определяет географический центр (или центр концентрации) для набора объектов.

Подробнее о том, как работает Усредненный центр

Иллюстрация

Иллюстрация работы инструмента Усредненный центр

Использование

  • Усредненный центр – точка, построенная из средних значений координат x и y и, при наличии, z для входных центроидов объектов.

  • Для точного измерения расстояний этому инструменту требуются проецированные данные.

  • X, y и z значения для среднего центра точечных объектов – атрибуты в Выходном классе объектов. Значения хранятся в полях XCOORD, YCOORD и ZCOORD.

  • Поле комбинаций используется для группировки объектов для отдельных вычислений среднего центра. Когда Поле группировки определено, входные объекты группируются сначала согласно значениям поля комбинаций, а затем Усредненный центр создается для каждой группы. Поле группировки должно быть типа целое (integer), дата (date) или текст (string). Записи, имеющие значения NULL в Поле группировки, исключаются из анализа.

  • Поле измерений – любое числовое поле во входном классе объектов. Инструмент Усредненный центр будет вычислять среднее число для всех значений в той области и включать результат в Выходной класс объектов.

  • Этот инструмент учитывает 3D природу точечных данных и использует при вычислениях значения x, y и z, если z-значения доступны. Поскольку полученные результаты являются 3D, их необходимо визуализировать в Сцене. Убедитесь, что анализ выполняется в Сцене, или скопируйте слой результатов в Сцену для правильной визуализации результатов анализа.

  • Для линейных или полигональных объектов, при расчете расстояний используются центроиды. Для мультиточек, полилиний или полигонов, состоящих их нескольких частей, центроид вычисляется с использованием средневзвешенного центра всех частей объекта. При определении весов точечные объекты имеют равный вес (1). Для линейных объектов это длина сегмента. Для полигональных – площадь.

  • Слои карты можно использовать для определения Входного класса объектов. Если в слое есть выборка, только выбранные объекты будут включены в анализ.

  • Внимание:

    При использовании шейп-файлов, помните, что в них нельзя хранить нулевые (null) значения. Инструменты или другие процедуры, создающие шейп-файлы из прочих входных данных, могут хранить значения NULL в виде 0 или оперировать ими как нулем. В некоторых случаях нули в шейп-файлах хранятся как очень маленькие отрицательные числа. Это может привести к неожиданным результатам. Дополнительные сведения см. в разделе Рекомендации по геообработке выходных данных шейп-файла.

Синтаксис

arcpy.stats.MeanCenter(Input_Feature_Class, Output_Feature_Class, {Weight_Field}, {Case_Field}, {Dimension_Field})
ParameterОбъяснениеТип данных
Input_Feature_Class

Класс объектов, для которого будет вычислен Усредненный центр.

Feature Layer
Output_Feature_Class

Класс точечных объектов, который будет содержать объекты, представляющие средние центры входного класса объектов.

Feature Class
Weight_Field
(Дополнительный)

Числовое поле, используемое для создания взвешенного среднего центра.

Field
Case_Field
(Дополнительный)

Поле, используемое для группировки объектов для отдельных расчетов среднего центра. Поле группировки должно быть типа целое (integer), дата (date) или текст (string).

Field
Dimension_Field
(Дополнительный)

Числовое поле, содержащая значения атрибута, из которых будет вычислено среднее значение.

Field

Пример кода

MeanCenter, пример (окно Python)

Следующий скрипт в Python окне демонстрирует, как использовать инструмент MeanCenter.

import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\data"
arcpy.MeanCenter_stats("coffee_shops.shp", "coffee_MEANCENTER.shp", "NUM_EMP", "#", "#")
MeanCenter, пример (автономный скрипт Python)

Следующий автономный скрипт Python демонстрирует, как использовать инструмент вычисления MeanCenter.

# 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"
 
try:
    # 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, "#", "#")
 
except:
    # If an error occurred when running the tool, print out the error message.
    print(arcpy.GetMessages())

Environments

Выходная система координат

До начала анализа геометрия пространственных объектов проецируется в Выходную систему координат. Во всех математических вычислениях учитывается пространственная привязка Выходной системы координат.

Информация о лицензиях

  • Basic: Да
  • Standard: Да
  • Advanced: Да

Связанные разделы