Resumen
Identifica la ubicación que minimiza la distancia euclidiana total a las entidades en un dataset.
Ilustración
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.
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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.
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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.
Sintaxis
MedianCenter(Input_Feature_Class, Output_Feature_Class, {Weight_Field}, {Case_Field}, Attribute_Field)
Parámetro | Explicación | Tipo 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())
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