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Centro mediano

  • Resumen
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  • Muestra de código
  • Entornos
  • Información sobre licencias

Resumen

Identifica la ubicación que minimiza la distancia euclidiana total a las entidades en un dataset.

Más información sobre el funcionamiento del centro mediano

Ilustración

Ilustración de Centro mediano

Uso

  • Mientras que la herramienta Centro medio devuelve un punto en las coordenadas X promedio e Y promedio para todos los centroides de entidad, Centro mediano utiliza un algoritmo iterativo para buscar el punto que reduce la distancia euclidiana a todas las entidades en el dataset.

  • Tanto el centro medio como el centro mediano son mediciones de la tendencia central. El algoritmo para la herramienta de centro mediano está menos influenciado por valores atípicos de datos.

  • Esta herramienta requiere los datos proyectados para medir distancias con precisión.

  • Los centroides de entidad se utilizan en los cálculos de distancia para las entidades de línea y polígono. Para multipuntos, polilíneas o polígonos con varias partes, el centroide se calcula utilizando el centro medio ponderado de todas las partes de entidad. La ponderación para las entidades de punto es 1, para las entidades de línea es longitud y para las entidades de polígono es área.

  • El Campo de caso se utiliza para agrupar las entidades para cómputos de centro mediano separado. Cuando se especifica un campo de caso, primero se agrupan las entidades de entrada según los valores de campo de caso y después se calcula un centro medio para cada grupo. El campo de caso puede ser del tipo de cadena de caracteres, fecha o entero, y aparece como un atributo en la clase de entidad de salida. Los registros con valores nulos para el Campo de caso se excluirán del análisis.

  • Los valores X e Y para las entidades de centro mediano son atributos en la clase de entidad de salida. Los valores se almacenan en los campos XCOORD y YCOORD.

  • La mediana de los datos se calculará para todos los campos especificados en el parámetro Campo de atributo.

  • Las capas del mapa se pueden utilizar para definir la Clase de entidad de entrada. Cuando se utiliza una capa con una selección, solo las entidades seleccionadas se incluyen en el análisis.

  • Precaución:

    Al utilizar shapefiles tenga en cuenta que no pueden almacenar valores nulos. Las herramientas u otros procedimientos que crean shapefiles a partir de entradas sin shapefiles pueden almacenar o interpretar valores nulos como cero. En algunos casos, los nulos se almacenan como valores negativos muy grandes en shapefiles. Esto puede ocasionar resultados inesperados. Consulte Consideraciones de geoprocesamiento para la salida del shapefile para obtener más información.

Sintaxis

MedianCenter_stats (Input_Feature_Class, Output_Feature_Class, {Weight_Field}, {Case_Field}, Attribute_Field)
ParámetroExplicaciónTipo de datos
Input_Feature_Class

Una clase de entidad para la que se calcula el centro mediano.

Feature Layer
Output_Feature_Class

Una clase de entidad de puntos que incluye las entidades que representan los centros medianos de la clase de entidad de entrada.

Feature Class
Weight_Field
(Opcional)

El campo numérico que se utiliza para crear un centro mediano ponderado.

Field
Case_Field
(Opcional)

El campo que se utiliza para agrupar entidades para cómputos de centro mediano separado. El campo caso puede ser del tipo de cadena de caracteres, fecha o entero.

Field
Attribute_Field
[Attribute_Field,...]

Los campos numéricos para los cuales se calcula el valor mediano de datos.

Field

Muestra de código

Ejemplo de MedianCenter (ventana de Python)

La siguiente secuencia de comandos de la ventana de Python demuestra cómo utilizar la herramienta MedianCenter.

import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\data"
arcpy.MedianCenter_stats("coffee_shops.shp", "coffee_MEDIANCENTER.shp", "NUM_EMP", "#", "#")
Ejemplo de MedianCenter (secuencia de comandos de Python independiente)

La siguiente secuencia de comandos de Python independiente demuestra cómo utilizar la herramienta MedianCenter.

# 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.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, "#", "#")
 
except:
    # If an error occurred when running the tool, print out the error message.
    print(arcpy.GetMessages())

Entornos

  • Sistema de coordenadas de salida
    Nota:

    La geometría de entidades se proyecta al Sistema de coordenadas de salida antes del análisis. Todos los cálculos matemáticos se basan en la referencia espacial del Sistema de coordenadas de salida.

  • Transformaciones geográficas
  • Espacio de trabajo actual
  • Espacio de trabajo temporal
  • Nombres de campos calificados
  • La salida tiene valores M
  • Resolución M
  • Tolerancia M
  • La salida tiene valores Z
  • Valor Z de salida predeterminado
  • Resolución Z
  • Tolerancia Z
  • Resolución XY
  • Tolerancia XY

Información sobre licencias

  • ArcGIS Desktop Basic: Sí
  • ArcGIS Desktop Standard: Sí
  • ArcGIS Desktop Advanced: Sí

Temas relacionados

  • Vista general del conjunto de herramientas Medición de distribuciones geográficas
  • Utilizar pesos
  • Centro medio
  • Entidad central

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