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中心フィーチャの算出 (Central Feature)

概要

最も中心に位置するポイント、ライン、またはポリゴン フィーチャクラスを特定します。

中心フィーチャの詳細

図

[中心フィーチャの算出 (Central Feature)] ツールの図

使用法

  • データセット内の他のすべてのフィーチャに対する最短の累積距離に関連付けられたフィーチャが、最も中心に位置するフィーチャということになります。このフィーチャを選択して、新しく作成した出力フィーチャクラスにコピーします。他のすべてのフィーチャに対する最短の累積距離を共有する複数のフィーチャが存在することがあります。その場合、最も中心に位置するそのようなフィーチャが、すべて出力フィーチャクラスにコピーされます。

  • 累積距離は、[距離計算の方法] パラメーターで指定した EUCLIDEAN_DISTANCE または MANHATTAN_DISTANCE を使用して測定されます。

  • ライン フィーチャとポリゴン フィーチャの場合は、距離の計算にフィーチャの重心が使用されます。マルチポイント、ポリライン、または複数のパートを持つポリゴンの場合は、すべてのフィーチャ パートの加重平均中心を使用して重心が計算されます。加重は、ポイント フィーチャの場合は 1、ライン フィーチャの場合は長さ、ポリゴン フィーチャの場合は面積です。

  • マップ レイヤーを使用して、入力フィーチャクラスを指定できます。解析対象として指定したレイヤーの中で何らかのフィーチャが選択されている場合、選択されているフィーチャだけが解析の対象となります。

  • 中心フィーチャを個別に算出するために、[ケース フィールド] を使用してフィーチャをグループ化します。[ケース フィールド] は、整数、日付、または文字列型を使用することができます。[ケース フィールド] が NULL 値のレコードは、分析から除外されます。

  • セルフ ポテンシャルは、フィーチャとそれ自身の間の距離またはウェイトです。このウェイトはゼロであることが多いのですが、別の固定値や、フィーチャごとに異なる値を指定した方が良い場合もあります (たとえば、ポリゴン サイズに基づいて値を設定する場合などがあります)。

構文

CentralFeature(Input_Feature_Class, Output_Feature_Class, Distance_Method, {Weight_Field}, {Self_Potential_Weight_Field}, {Case_Field})
パラメーター説明データ タイプ
Input_Feature_Class

最も中心に位置するフィーチャを特定するときの起点となるフィーチャの分布を含むフィーチャクラス。

Feature Layer
Output_Feature_Class

入力フィーチャクラス内で最も中心に位置するフィーチャの格納先となるフィーチャクラス。

Feature Class
Distance_Method

各フィーチャから隣接フィーチャまでの距離の計算方法を指定します。

  • EUCLIDEAN_DISTANCE —2 つのポイント間の直線距離 (最短距離)。
  • MANHATTAN_DISTANCE —直角の軸 (街区) に沿って計測した 2 つのポイント間の距離。X 座標と Y 座標の間の (絶対) 距離を合計して計算します。
String
Weight_Field
(オプション)

起点-終点距離マトリックス内の距離の加重に使用される数値フィールド。

Field
Self_Potential_Weight_Field
(オプション)

セルフ ポテンシャル (フィーチャとそれ自身の間の距離またはウェイト) を表すフィールド。

Field
Case_Field
(オプション)

中心フィーチャを個別に算出するためにフィーチャをグループ化する場合に使用するフィールド。ケース フィールドは、整数型、日付型、または文字列型です。

Field

コードのサンプル

CentralFeature (中心フィーチャの算出) の例 1 (Python ウィンドウ)

次の Python ウィンドウ スクリプトは、CentralFeature (中心フィーチャの算出) ツールを使用する方法を示しています。

import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\data"
arcpy.CentralFeature_stats("coffee_shops.shp", "coffee_CENTRALFEATURE.shp", "EUCLIDEAN_DISTANCE", "NUM_EMP", "#", "#")
CentralFeature (中心フィーチャの算出) の例 2 (スタンドアロン Python スクリプト)

次のスタンドアロン Python スクリプトは、CentralFeature (中心フィーチャの算出) ツールを使用する方法を示しています。

# 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())

環境

ライセンス情報

  • Basic: はい
  • Standard: はい
  • Advanced: はい

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