需要 Spatial Analyst 许可。
使用方法
输出像元大小可以通过数值进行定义，也可以从现有栅格数据集获取。如果没有将像元大小明确指定为参数值，则将从像元大小环境获取相应值（前提是已指定环境）。如果未指定参数像元大小和环境像元大小，但已设置捕捉栅格环境，则将使用捕捉栅格的像元大小。如果未指定任何内容，则像元大小会通过使用范围的宽度或高度中的较小值除以 250 来计算，其中范围位于在环境中指定的输出坐标系内。
如果使用数值指定像元大小，则工具会直接将其用于输出栅格。
如果使用栅格数据集指定像元大小，则该参数将显示栅格数据集的路径而不是像元大小的值。如果数据集的空间参考与输出空间参考相同，则栅格数据集的像元大小将直接用于分析。如果数据集的空间参考与输出空间参考不同，则将基于所选的像元大小投影方法进行投影。
该指定字段为整型时，可用的统计选择有：均值、众数、最大值、中位数、最小值、少数、范围、标准差、总和以及变异度。该字段为浮点型时，可用的叠加统计选择仅有：均值、最大值、最小值、范围、标准差以及总和。
对于众数、最大值、中值、最小值、少数、范围以及总和等统计数据类型，栅格的输出数据类型与输入字段类型相同。对于平均值和标准差统计数据类型，输出栅格始终为浮点型。对于变异度，输出栅格将始终为整型。
如果栅格像元的邻域中没有任何点，则变异度统计数据将为其分配 0 值。对于其他统计数据，则分配 NoData。
有关适用于此工具的地理处理环境的详细信息，请参阅分析环境和 Spatial Analyst。
语法
PointStatistics(in_point_features, field, {cell_size}, {neighborhood}, {statistics_type})| 参数 | 说明 | 数据类型 |
in_point_features | 要在每个输出像元周围的邻域中计算其统计数据的输入点要素类。 输入可以是点或多点要素类。 | Feature Layer |
field | 将要计算指定统计数据的字段。字段可以是输入要素的任何数值字段。 如果输入要素包含 z 值，则它可以是 Shape 字段。 | Field |
cell_size （可选） | 将创建的输出栅格的像元大小。 此参数可以通过数值进行定义，也可以从现有栅格数据集获取。如果未将像元大小明确指定为参数值，则将使用环境像元大小值（如果已指定）；否则，将使用其他规则通过其他输出计算像元大小。有关详细信息，请参阅用法部分。 | Analysis Cell Size |
neighborhood （可选） | Neighborhood 类表示用于计算统计数据的各输入点周围区域的形状。 可用的邻域类型包括 NbrAnnulus、NbrCircle、NbrRectangle, 和 NbrWedge。 以下为邻域的形式：
默认邻域为宽和高为 3 个像元的正方形 NbrRectangle。 | Neighborhood |
statistics_type （可选） | 指定要计算的统计数据类型。 对每个输出栅格像元邻域中的点对应的指定字段值执行计算。
统计类型的可用选择取决于指定字段的数值型。 | String |
返回值
| 名称 | 说明 | 数据类型 |
| out_raster | 输出点统计数据栅格。 | Raster |
代码示例
此示例将为落在每个输出栅格像元周围的圆形邻域内的输入 shapefile 点要素确定统计数据（总和）。
import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *
env.workspace = "C:/sapyexamples/data"
outPointStats = PointStatistics("ca_ozone_pts.shp", "OZONE", 500,
NbrCircle(10000, "MAP"), "SUM")
outPointStats.save("C:/sapyexamples/output/pointstatsout")此示例将为落在每个输出栅格像元周围的圆形邻域内的输入 shapefile 点要素确定统计数据（平均值）。
# Name: PointStatistics_Ex_02.py
# Description: Calculates a statistic on points over a specified
# neighborhood outputting a raster.
# Requirements: Spatial Analyst Extension
# Import system modules
import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *
# Set environment settings
env.workspace = "C:/sapyexamples/data"
# Set local variables
inPointFeatures = "ca_ozone_pts.shp"
field = "OZONE"
cellSize = 500
neighborhood = NbrCircle(6000, "MAP")
# Execute PointStatistics
outPointStatistics = PointStatistics(inPointFeatures, field, cellSize,
neighborhood, "MEAN")
# Save the output
outPointStatistics.save("C:/sapyexamples/output/pointstatout")许可信息
- Basic: 需要 Spatial Analyst
- Standard: 需要 Spatial Analyst
- Advanced: 需要 Spatial Analyst