Resumen
Identifica el centro geográfico, la longitud y la dirección media para un grupo de líneas.
Más información sobre el funcionamiento del Valor medio direccional lineal
Ilustración
Uso
La entrada debe ser una clase de entidad de línea.
Los valores de atributo para las entidades de línea de salida incluyen:
- CompassA: el ángulo de la brújula (en el sentido de las agujas del reloj desde el Norte)
- DirMean: valor medio direccional (en sentido contrario a las agujas del reloj desde el Este)
- CirVar: varianza circular (medida de cuánto se desvían las orientaciones o direcciones de líneas del valor medio direccional)
- AveX y AveY: centro medio de las coordenadas X e Y
- AveLen: longitud media de la línea
Al igual que la medida de desviación estándar, el valor de varianza circular (CirVar) describe lo bien que el vector de valor medio direccional representa al conjunto de vectores de entrada. Las varianzas circulares tienen valores comprendidos entre 0 y 1. Si todos los valores de entrada tienen las mismas direcciones exactas (o direcciones muy similares), la varianza circular es pequeña (cercana a 0). Cuando las direcciones del vector de entrada se expanden a toda la brújula, la varianza circular es grande (cerca de 1). Esta medida se da como SphVar para la varianza esférica en tres dimensiones.
El Campo de caso se usa para agrupar las entidades para los distintos cálculos de valor medio direccional lineal. Cuando se especifica un Campo de caso, primero se agrupan las entidades de línea de entrada según los valores de campo de caso y después se crea una entidad de línea de salida para cada grupo. El campo caso puede ser del tipo de cadena de caracteres, fecha o entero. Los registros con valores nulos para el Campo de caso se excluirán del análisis.
Cuando se mide la dirección, la herramienta sólo considera los primeros y últimos puntos en una línea. La herramienta no tiene en cuenta todos los vértices a lo largo de una línea.
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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.
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La capa Entidades de salida se agrega automáticamente a la tabla de contenido con una representación predeterminada (vectores direccionales). La representación aplicada está definida por un archivo de capas en <ArcGIS>/Desktop10.x/ArcToolbox/Templates/Layers. Puede volver a aplicar la representación predeterminada, de ser necesario, al importar la simbología de capa de plantilla.
Cuando esta herramienta se ejecuta, la clase de entidad de salida se agrega automáticamente a la tabla de contenido con una representación predeterminada (vectores direccionales). La representación aplicada está definida por un archivo de capas en <ArcGIS>/ArcToolbox/Templates/Layers. Puede volver a aplicar la representación en pantalla predeterminada, si es necesario, importando la simbología de capa de plantilla.
Sintaxis
arcpy.stats.DirectionalMean(Input_Feature_Class, Output_Feature_Class, Orientation_Only, {Case_Field})
Parámetro | Explicación | Tipo de datos |
Input_Feature_Class | La clase de entidad que contiene los vectores para los que se calcula la dirección media. | Feature Layer |
Output_Feature_Class | Una clase de entidad de línea que incluye las entidades que representan las direcciones medias de la clase de entidad de entrada. | Feature Class |
Orientation_Only | Se especifica si es necesario incluir la información de dirección (nodos Desde y Hacia) en el análisis.
| Boolean |
Case_Field (Opcional) | El campo que se utiliza para agrupar entidades para cómputos de valor medio direccional separado. El campo caso puede ser del tipo de cadena de caracteres, fecha o entero. | Field |
Muestra de código
Ejemplo 1 de LinearDirectionalMean (ventana de Python)
La siguiente secuencia de comandos de la ventana de Python muestra cómo utilizar la herramienta LinearDirectionalMean.
import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\data"
arcpy.DirectionalMean_stats("AutoTheft_links.shp", "auto_theft_LDM.shp", "DIRECTION")
Ejemplo 2 de LinearDirectionalMean (secuencia de comandos independiente)
La siguiente secuencia de comandos de Python independiente muestra cómo utilizar la herramienta LinearDirectionalMean.
# Measure the geographic distribution of auto thefts
# Import system modules
import arcpy
# Local variables...
workspace = "C:/data"
locations = "AutoTheft.shp"
links = "AutoTheft_links.shp"
standardDistance = "auto_theft_SD.shp"
stardardEllipse = "auto_theft_SE.shp"
linearDirectMean = "auto_theft_LDM.shp"
# Set the workspace (to avoid having to type in the full path to the data every time)
arcpy.env.workspace = workspace
# Process: Standard Distance of auto theft locations...
arcpy.StandardDistance_stats(locations, standardDistance, "1_STANDARD_DEVIATION")
# Process: Directional Distribution (Standard Deviational Ellipse) of auto theft locations...
arcpy.DirectionalDistribution_stats(locations, standardEllipse, "1_STANDARD_DEVIATION")
# Process: Linear Directional Mean of auto thefts...
arcpy.DirectionalMean_stats(links, linearDirectMean, "DIRECTION")
Entornos
Información de licenciamiento
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