Résumé
Identifie le centre géographique (ou centre de concentration) d'un ensemble d'entités.
Pour en savoir plus sur le fonctionnement de l'outil Mean Center
Illustration
Utilisation
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Le centre moyen est un point construit à partir des valeurs x et y moyennes pour les centroïdes des entités en entrée.
Cet outil nécessite des données projetées pour mesurer précisément les distances.
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Les valeurs y et x pour les entités ponctuelles du centre moyen sont des attributs de la classe d'entités en sortie. Les valeurs sont stockées dans les champs XCOORD et YCOORD.
Le champ de récapitulation permet de regrouper les entités à des fins de calculs de centres moyens distincts. Lorsqu'un champ de récapitulation est spécifié, les entités en entrée sont groupées en premier selon les valeurs du champ de récapitulation ; un centre moyen est ensuite calculé pour chaque groupe. Ce champ de récapitulation peut être de type entier, date ou chaîne. Les enregistrements avec la valeur NULL pour le champ de récapitulation sont exclus de l'analyse.
Le champ de dimension représente n'importe quel champ numérique de la classe d'entités en entrée. L'outil Centre moyen va calculer la moyenne pour toutes les valeurs de ce champ et inclure le résultat dans la classe d'entités en sortie.
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Pour les entités linéaires et surfaciques, les centroïdes d'entité sont utilisés dans les calculs de distance. Pour les multi-points, les polylignes ou les polygones comprenant plusieurs parties, le centroïde est calculé à l'aide du centre moyen pondéré de toutes les parties d'entité. La pondération pour les entités ponctuelles est de 1 ; pour les entités linéaires, elle correspond à la longueur et pour les entités surfaciques, à la superficie.
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Les couches peuvent permettre de définir la classe d'entités en entrée. Lorsque vous utilisez une couche avec une sélection, seules les entités sélectionnées sont comprises dans l'analyse.
Syntaxe
MeanCenter(Input_Feature_Class, Output_Feature_Class, {Weight_Field}, {Case_Field}, {Dimension_Field})
Paramètre | Explication | Type de données |
Input_Feature_Class | Classe d'entités pour laquelle sera calculé le centre moyen. | Feature Layer |
Output_Feature_Class | Classe d'entités ponctuelles qui va contenir les entités représentant les centres moyens de la classe d'entités en entrée. | Feature Class |
Weight_Field (Facultatif) | Champ numérique utilisé pour créer un centre moyen pondéré. | Field |
Case_Field (Facultatif) | Champ utilisé pour regrouper les entités à des fins de calculs de centres moyens. Ce champ de récapitulation peut être de type entier, date ou chaîne. | Field |
Dimension_Field (Facultatif) | Champ numérique contenant des valeurs attributaires à partir desquelles sera calculée une valeur moyenne. | Field |
Exemple de code
Exemple d'utilisation de l'outil MeanCenter (fenêtre Python)
Le script de fenêtre Python ci-dessous illustre l'utilisation de l'outil MeanCenter.
import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\data"
arcpy.MeanCenter_stats("coffee_shops.shp", "coffee_MEANCENTER.shp", "NUM_EMP", "#", "#")
Exemple d'utilisation de l'outil MeanCenter (script Python autonome)
Le script Python autonome ci-dessous illustre l'utilisation de l'outil MeanCenter.
# 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())
Environnements
Informations de licence
- Basic: Oui
- Standard: Oui
- Advanced: Oui