概要
netCDF キューブに格納されている変数と時空間パターン マイニング ツールで生成された結果を視覚化します。このツールの出力は、選択した変数とテーマに基づいて一意にレンダリングされた 2 次元の表現です。
図
使用法
このツールは、[ポイントの集約による時空間キューブの作成 (Create Space Time Cube By Aggregating Points)] ツールによって作成された netCDF ファイルのみを受け入れることができます。
LOCATIONS_WITH_DATA を選択すると、選択した変数のデータを含むすべての位置を表示できます。TRENDS オプションを選択すると、時間とともに値が増加または減少している位置 (選択した [キューブの変数] に対して位置ごとに実行された Mann-Kendall 統計の結果) を表示できます。LOCATIONS_WITH_DATA と TRENDS は常に使用可能です。
HOT_AND_COLD_SPOT_TRENDS は、時間の経過に伴いホット/コールド スポットの Z スコアが増加または減少する場所を表示します (選択した [キューブの変数] の時空間ホット スポット分析の Z スコアに Mann Kendall 統計を実行した結果)。EMERGING_HOT_SPOT_ANALYSIS_RESULTS は、[時空間ホット スポット分析 (Emerging Hot Spot Analysis)] ツールを実行したときに表示された結果を再作成します。HOT_AND_COLD_SPOT_TRENDS と EMERGING_HOT_SPOT_ANALYSIS は、選択した [キューブの変数] に [時空間ホット スポット分析 (Emerging Hot Spot Analysis)] を実行している場合のみ使用可能です。
PERCENTAGE_OF_LOCAL_OUTLIERS、LOCAL_OUTLIER_IN_MOST_RECENT_TIME_PERIOD、LOCAL_OUTLIER_ANALYSIS_RESULTS、LOCATIONS_WITHOUT_SPATIAL_NEIGHBORS は、[ローカル外れ値分析 (Local Outlier Analysis)] ツールを実行したときのみ使用可能です。PERCENTAGE_OF_LOCAL_OUTLIERS は、各場所での外れ値の総数に締める割合、LOCAL_OUTLIER_IN_MOST_RECENT_TIME_PERIOD は、時空間キューブの直近の時間ステップで発生したすべての外れ値を表示します。LOCAL_OUTLIER_ANALYSIS_RESULTS は、[ローカル外れ値分析 (Local Outlier Analysis)] ツールを最初に実行したときに表示された結果を再作成します。LOCATIONS_WITHOUT_SPATIAL_NEIGHBORS は、[ローカル外れ値分析 (Local Outlier Analysis)] を実行したときに選択した [近傍距離] 内で、空間的近傍がないすべての場所を表示します。その結果、これらの場所は、解析計算に時間近傍のみを利用します。
NUMBER_OF_ESTIMATED_BINS は、一意の各位置で推定されるビンの数を示します。これにより、場所の空間パターンで値が欠落していないかどうかを確認することができます。マップの全体のセクションで推定されるビンの数が多い場合、そのエリアは分析から除外されるのが最適です。LOCATIONS_EXCLUDED_FROM_ANALYSIS は、データはあるが、評価の条件を満たさなかったために埋めることができなかった空のビンがある場所を表示します。NUMBER_OF_ESTIMATED_BINS と LOCATIONS_EXCLUDED_FROM_ANALYSIS は、[サマリー フィールド] に対してのみ使用可能です。
構文
arcpy.stpm.VisualizeSpaceTimeCube2D(in_cube, cube_variable, display_theme, output_features)
| パラメーター | 説明 | データ タイプ |
in_cube | 表示する変数を含んでいる netCDF キューブ。このファイルは、.nc 拡張子を持ち、[ポイントの集約による時空間キューブの作成 (Create Space Time Cube By Aggregating Points)] ツールを使用して作成されている必要があります。 | File |
cube_variable | 調査する netCDF キューブの数値変数。キューブには常に [COUNT] 変数が含まれます。キューブの サマリー フィールドも使用できます (キューブ生成プロセスに含まれていた場合)。 | String |
display_theme |
表示する [キューブの変数] の特性。LOCATIONS_WITH_DATA および TRENDS は、すべてのキューブで常に使用可能です。HOT_AND_COLD_SPOT_TRENDS および EMERGING_HOT_SPOT_ANALYSIS_RESULTS は、選択した [キューブの変数] に [時空間ホット スポット分析 (Emerging Hot Spot Analysis)] を実行した後にのみ使用可能です。NUMBER_OF_ESTIMATED_BINS および LOCATIONS_EXCLUDED_FROM_ANALYSIS は、キューブの作成プロセスで含められた [サマリー フィールド] に対してのみ使用可能です。
| String |
output_features | 生成される出力フィーチャクラスの結果。このフィーチャクラスは、選択した表示変数の 2 次元マップ表現です。 | Feature Class |
コードのサンプル
VisualizeSpaceTimeCube2D (時空間キューブを 2D で視覚化) の例 1 (Python ウィンドウ)
次の Python ウィンドウ スクリプトは、VisualizeSpaceTimeCube2D (時空間キューブを 2D で視覚化 ) ツールの使用方法を示しています。
arcpy.env.workspace = r"C:\STPM"
arcpy.VisualizeSpaceTimeCube2D_stpm("Homicides.nc", "AGE_STD_ZEROS", "LOCATIONS_EXCLUDED_FROM_ANALYSIS", "Homicides_Age_LocExc.shp")
VisualizeSpaceTimeCube2D (時空間キューブを 2D で視覚化) の例 2 (スタンドアロン スクリプト)
次のスタンドアロン Python ウィンドウのスクリプトは、VisualizeSpaceTimeCube2D (時空間キューブを 2D で視覚化 ) ツールの使用方法を示しています。
# Display Space Time Cube of homicide incidents in a metropolitan area
# Import system modules
import arcpy
# Set geoprocessor object property to overwrite existing output, by default
arcpy.overwriteOutput = True
# Local variables...
workspace = r"C:\STPM"
try:
# Set the current workspace (to avoid having to specify the full path to the feature classes each time)
arcpy.env.workspace = workspace
# Display Space Time Cube of homicide with the standard deviation of victim’s age, fill no-data as 0
# Only display the locations excluded from analysis.
# Process: Visualize Space Time Cube in 2D
cube = arcpy.VisualizeSpaceTimeCube2D_stpm("Homicides.nc", "AGE_STD_ZEROS", "LOCATIONS_EXCLUDED_FROM_ANALYSIS", "Homicides_Age_LocExc.shp")
except:
# If any error occurred when running the tool, print the messages
print(arcpy.GetMessages())
環境
ライセンス情報
- Basic: はい
- Standard: はい
- Advanced: はい