Подпись | Описание | Тип данных |
Входные объекты | Совпадающие объекты, по которым подсчитываются и сравниваются временные периоды. | Feature Layer |
Входные точечные объекты текущего периода | Точечные объекты, отфильтрованные по последнему временному периоду сравнения. Например, вы можете отфильтровать преступления за предыдущие 14 дней. | Feature Layer |
Входные точечные объекты предыдущего периода | Точечные объекты, отфильтрованные по временному периоду, предшествовавшему текущему периоду. Это период времени должен быть такой же продолжительности, что и текущий, чтобы сравнение было точным. Например, если текущий период содержит объекты с 15 по 28 января, предыдущий будет содержать объекты с 1 по 14 января. | Feature Layer |
Выходной класс пространственных объектов | Выходной класс пространственных объектов, содержащий вычисления разницы в количестве и процент изменения для сравниваемых временных периодов. | Feature Class |
Радиус поиска (Дополнительный) | Максимальное расстояние от Входных объектов, на котором точечный объект будет считаться совпадающим. Параметр активен только когда входными объектами являются точечные или линейные. | Linear Unit |
Краткая информация
Вычисляет процент изменения для объектов, соответствующим точечным объектам, представляющим два сравниваемых временных периода.
Использование
Значения параметров Входные точечные объекты текущего периода и Входные точечные объекты предыдущего периода могут быть созданы с помощью выборки времени и даты в большом наборе данных и ее сохранения в новые слои.
К выходным данным будут добавлены следующие поля:
- CUR_CNT- число точек из значений параметра Входные точечные объекты текущего периода, которые совпадают со значениями параметра Входные объекты.
- PREV_CNT- число точек из значений параметра Входные точечные объекты предыдущего периода, которые совпадают со значениями параметра Входные объекты.
- DIFF_CNT- разница значений полей CUR_CNT и PREV_CNT.
- PERC- процент изменения между полями CUR_CNT и PREV_CNT. Вычисляется с использованием формулы
где C – текущее количество, а P – предыдущее. Если предыдущее количество 0, процент изменения также нулевой. Когда значения процента изменения равно нулю, эти объекты обозначаются в выходной классификации символов как не имеющие процентов.((C - P) / P) * 100
Параметры
arcpy.ca.SummarizePercentChange(in_features, in_current_features, in_previous_features, out_feature_class, {search_radius})
Имя | Описание | Тип данных |
in_features | Совпадающие объекты, по которым подсчитываются и сравниваются временные периоды. | Feature Layer |
in_current_features | Точечные объекты, отфильтрованные по последнему временному периоду сравнения. Например, вы можете отфильтровать преступления за предыдущие 14 дней. | Feature Layer |
in_previous_features | Точечные объекты, отфильтрованные по временному периоду, предшествовавшему текущему периоду. Это период времени должен быть такой же продолжительности, что и текущий, чтобы сравнение было точным. Например, если текущий период содержит объекты с 15 по 28 января, предыдущий будет содержать объекты с 1 по 14 января. | Feature Layer |
out_feature_class | Выходной класс пространственных объектов, содержащий вычисления разницы в количестве и процент изменения для сравниваемых временных периодов. | Feature Class |
search_radius (Дополнительный) | Максимальное расстояние от in_features, на котором точечный объект будет считаться совпадающим. Параметр включен только когда входными объектами являются точечные или линейные. | Linear Unit |
Пример кода
Пример скрипта окна Python для использования функции SummarizePercentChange в режиме прямого запуска.
import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\data\city_pd.gdb"
arcpy.ca.SummarizePercentChange("Precincts", "crimes_q3", "crimes_q2",
"crimes_percent_change_by_precinct_q2_to_q3")
В следующем скрипте Python показано, как использовать функцию SummarizePercentChange в автономном скрипте.
# Name: SummarizePercentChange.py
# Description: Compare the number of crimes committed in the second quarter to
# the third quarter by precincts, and determine the percent
# change.
# import system modules
import arcpy
# Set environment settings
arcpy.env.workspace = r"C:\data\city_pd.gdb"
# Run SummarizePercentChange
arcpy.ca.SummarizePercentChange("Precincts", "crimes_q3", "crimes_q2",
"crimes_percent_change_by_precinct_q2_to_q3")
Параметры среды
Информация о лицензиях
- Basic: Да
- Standard: Да
- Advanced: Да