Resumen
Dado un conjunto de entidades ponderadas, identifica puntos calientes, puntos fríos y valores atípicos espaciales mediante la estadística de I Anselin local de Moran. Después aplica representación en pantalla de frío a cálido a los resultados de puntuación z.
Ilustración
Uso
La herramienta Análisis cluster/de valor atípico con representación en pantalla combina las herramientas Análisis cluster y de valor atípico y Representación en pantalla de puntuación z en un modelo. El Archivo de capa de salida se agrega automáticamente a la tabla de contenido con representación en pantalla cálida/fría aplicada a las puntuaciones z de la entidad.
A partir de ArcGIS 9.3, la salida de Análisis cluster y de valor atípico se agrega automáticamente a la tabla de contenido con representación en pantalla predeterminada aplicada al campo COTYPE, que muestra puntos calientes, puntos fríos y valores atípicos espaciales estadísticamente significativos.
Sintaxis
ClustersOutliersRendered_stats (Input_Feature_Class, Input_Field, Output_Layer_File, Output_Feature_Class)
| Parámetro | Explicación | Tipo de datos |
Input_Feature_Class | La clase de entidad para la que se realizará el análisis cluster. | Feature Layer |
Input_Field | El campo que se evaluará. | Field |
Output_Layer_File | El archivo de capa de salida que almacenará información de representación en pantalla. | Layer File |
Output_Feature_Class | La clase de entidad de salida que recibirá el campo de resultados, la puntuación z, el valor P y la designación de tipo de cluster. | Feature Class |
Muestra de código
Ejemplo de Análisis cluster y de valor atípico con representación en pantalla (ventana de Python)
La siguiente secuencia de comandos de la ventana de Python muestra cómo utilizar la herramienta Análisis cluster y de valor atípico con representación en pantalla.
import arcpy arcpy.env.workspace = "c:/data/911calls" arcpy.ClustersOutliersRendered_stats("911Count.shp", "ICOUNT","911ClusterOutlier_rendered.lyr", "911ClusterOutlier.shp")
Ejemplo de Análisis cluster y de valor atípico con representación en pantalla (secuencia de comandos de Python independiente).
La siguiente secuencia de comandos de Python independiente muestra cómo utilizar la herramienta Análisis cluster y de valor atípico con representación en pantalla.
# Analyze the spatial distribution of 911 calls in a metropolitan area # using the Cluster-Outlier Analysis with Rendering Tool (Anselin's Local Moran's I) # Import system modules import arcpy # Set geoprocessor object property to overwrite outputs if they already exist arcpy.gp.OverwriteOutput = True # Local variables... workspace = r"C:\Data\911Calls" try: # Set the current workspace (to avoid having to specify the full path to the feature classes each time) arcpy.env.workspace = workspace # Copy the input feature class and integrate the points to snap # together at 500 feet # Process: Copy Features and Integrate cf = arcpy.CopyFeatures_management("911Calls.shp", "911Copied.shp", "#", 0, 0, 0) integrate = arcpy.Integrate_management("911Copied.shp #", "500 Feet") # Use Collect Events to count the number of calls at each location # Process: Collect Events ce = arcpy.CollectEvents_stats("911Copied.shp", "911Count.shp", "Count", "#") # Cluster/Outlier Analysis of 911 Calls # Process: Local Moran's I clusters = arcpy.ClustersOutliersRendered_stats("911Count.shp", "ICOUNT", "911ClusterOutlier_rendered.lyr", "911ClusterOutlier.shp") except: # If an error occurred when running the tool, print out the error message. print arcpy.GetMessages()
Entornos
Información sobre licencias
- ArcGIS Desktop Basic: Sí
- ArcGIS Desktop Standard: Sí
- ArcGIS Desktop Advanced: Sí