| Подпись | Описание | Тип данных |
Входной класс пространственных объектов | Класс пространственных объектов, содержащий распределение объектов, из которых нужно определить наиболее центрально расположенный объект. | Feature Layer |
Выходной класс пространственных объектов | Класс объектов, который будет содержать наиболее центрально расположенный объект во Входном классе объектов. | Feature Class |
Метод определения расстояния | Определяет, как рассчитываются расстояния от одного объекта до соседнего объекта.
| String |
Поле веса (Дополнительный) | Числовое поле, используемое для взвешивания расстояний в матрице расстояний типа начало-пункт назначения. | Field |
Поле веса собственного потенциала (Дополнительный) | Поле, представляющее собственный потенциал, – это расстояние или вес между одним и тем же объектом. | Field |
Поле группировки (Дополнительный) | Поле, используемое для группировки объектов для отдельных расчетов центрального объекта. Поле группировки должно быть типа целое (integer), дата (date) или текст (string). | Field |
Краткая информация
Определяет максимально близко расположенный к вычисленному центру пространственный объект для точечных, линейных или полигональных классов пространственных объектов.
Иллюстрация
Использование
Объект, имеющий наименьшее накопленное расстояние до всех остальных объектов набора данных, считается центральным объектом. Этот объект выбирается и копируется в новый Выходной класс пространственных объектов. Возможна ситуация, когда имеется несколько объектов, имеющих наименьшее накопленное расстояние до всех других объектов. Когда такое происходит, все эти наиболее центрально расположенные объекты копируются в Выходной класс объектов.
Накопленное расстояние измеряется методом Эвклидово расстояние или Манхэттенское расстояние в соответствии с установкой параметра Метод определения расстояния.
-
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.
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.
-
Слои карты можно использовать для определения Входного класса объектов. Если в слое есть выборка, только выбранные объекты будут включены в анализ.
Поле группировки используется для группировки объектов для отдельного вычисления Центрального объекта. Поле группировки может быть типа integer, date или string. Записи, имеющие значения null в Поле группировки будут исключены из анализа.
Собственный потенциал – это расстояние или вес между объектом и этим же объектом. Часто вес имеет значение "0", но в некоторых случаях вам может понадобиться задать другую фиксированную величину или другую величину для каждого пространственного объекта (возможно, основанную на размере полигона).
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.
Параметры
arcpy.stats.CentralFeature(Input_Feature_Class, Output_Feature_Class, Distance_Method, {Weight_Field}, {Self_Potential_Weight_Field}, {Case_Field})| Имя | Описание | Тип данных |
Input_Feature_Class | Класс пространственных объектов, содержащий распределение объектов, из которых нужно определить наиболее центрально расположенный объект. | Feature Layer |
Output_Feature_Class | Класс объектов, который будет содержать наиболее центрально расположенный объект во Входном классе объектов. | Feature Class |
Distance_Method | Определяет, как рассчитываются расстояния от одного объекта до соседнего объекта.
| String |
Weight_Field (Дополнительный) | Числовое поле, используемое для взвешивания расстояний в матрице расстояний типа начало-пункт назначения. | Field |
Self_Potential_Weight_Field (Дополнительный) | Поле, представляющее собственный потенциал, – это расстояние или вес между одним и тем же объектом. | Field |
Case_Field (Дополнительный) | Поле, используемое для группировки объектов для отдельных расчетов центрального объекта. Поле группировки должно быть типа целое (integer), дата (date) или текст (string). | Field |
Пример кода
Скрипт окна Python, демонстрирующий использование инструмента CentralFeature.
import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\data"
arcpy.CentralFeature_stats("coffee_shops.shp", "coffee_CENTRALFEATURE.shp",
"EUCLIDEAN_DISTANCE", "NUM_EMP")Следующий автономный Python скрипт демонстрирует, как использовать инструмент CentralFeature.
# 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)Параметры среды
Выходная система координат, Географические преобразования, Текущая рабочая область, Временная рабочая область, Полноценные имена полей, Выходные данные имеют M-значения, Разрешение M, Допуск M, Выходные данные имеют Z-значения, Выходное значение Z по умолчанию, Разрешение Z, Допуск Z, Разрешение XY, Допуск XY
Особые случаи
- Выходная система координат
До начала анализа Геометрия пространственных объектов проецируется в Выходную систему координат.
Информация о лицензиях
- Basic: Да
- Standard: Да
- Advanced: Да