| Подпись | Описание | Тип данных | 
| Входной класс объектов | Класс объектов, для которого будет вычислен Усредненный центр. | Feature Layer | 
| Выходной класс пространственных объектов | Класс точечных объектов, который будет содержать объекты, представляющие средние центры входного класса объектов. | Feature Class | 
| Поле веса (Дополнительный) | Числовое поле, используемое для создания взвешенного среднего центра. | Field | 
| Поле группировки (Дополнительный) | Поле, используемое для группировки объектов для отдельных расчетов среднего центра. Поле группировки должно быть типа целое (integer), дата (date) или текст (string). | Field | 
| Поле измерений (Дополнительный) | Числовое поле, содержащая значения атрибута, из которых будет вычислено среднее значение. | Field | 
Краткая информация
Определяет географический центр (или центр концентрации) для набора объектов.
Иллюстрация

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.
Параметры
arcpy.stats.MeanCenter(Input_Feature_Class, Output_Feature_Class, {Weight_Field}, {Case_Field}, {Dimension_Field})| Имя | Описание | Тип 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
Пример скрипта в окне Python для использования функции MeanCenter.
import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\data"
arcpy.stats.MeanCenter("coffee_shops.shp", "coffee_MEANCENTER.shp", "NUM_EMP")Следующий автономный Python скрипт демонстрирует, как использовать функцию 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.stats.CentralFeature(input_FC, CF_output, "Euclidean Distance", 
                               weight_field)
 
    # Process: Mean Center...
    arcpy.stats.MeanCenter(input_FC, MEAN_output, weight_field)
    # Process: Median Center...
    arcpy.stats.MedianCenter(input_FC, MED_output, weight_field)
 
except:
    # If an error occurred when running the tool, print out the error message.
    print(arcpy.GetMessages())Параметры среды
Особые случаи
- 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