Справка

Анализ кластеров/выбросов с отображением

Краткая информация

Приведенный набор взвешенных объектов, определяет "горячие" и "холодные" точки с учетом статистического показателя Anselin Local Morans I. Затем отображение в цветовой гамме от холодного к теплому цвету применяется к результатам z-оценки.

Иллюстрация

Иллюстрация инструмента Анализ кластеров/выбросов с отображением

Использование

  • Инструмент Анализ кластеров/выбросов с отображением (Cluster/Outlier Analysis with Rendering) — это модель, объединяющая в себе два инструмента: Анализ кластеров и выбросов (Clusters and Outlier Analysis) и Отображение Z-счета (ZScore Rendering). Выходной файл слоя (Output Layer File) автоматически добавляется в таблицу содержания с "горячим/холодным" отображением, применимым для z-оценок.

  • Начиная с версии ArcGIS 9.3 выходные данные инструмента Анализ кластеров и выбросов (Clusters and Outlier Analysis) автоматически добавляются в таблицу содержания с заданной по умолчанию визуализацией, примененной к полю COTYPE, показывающий статистически значимые "горячие", "холодные" точки и пространственные выбросы.

Синтаксис

ClustersOutliersRendered_stats (Input_Feature_Class, Input_Field, Output_Layer_File, Output_Feature_Class)
ПараметрОбъяснениеТип данных
Input_Feature_Class

Класс объектов, по которому будет выполняться Анализ кластеров.

Feature Layer
Input_Field

Поля, по которому будет производиться оценка.

Field
Output_Layer_File

Файл выходного слоя, в котором хранится информация об отображении.

Layer File
Output_Feature_Class

Выходной класс объектов, в котором фиксируются результирующее поле, z-оценка, p-значение, и кластерный тип.

Feature Class

Пример кода

Анализ кластеров/выбросов с отображением (Cluster and Outlier Analysis with Rendering). (Python окно).

Следующий скрипт, представленный в Python окне, демонстрирует, как использовать инструмент Анализ кластеров/выбросов с отображением (Cluster and Outlier Analysis with Rendering).

import arcpy
arcpy.env.workspace = "c:/data/911calls"
arcpy.ClustersOutliersRendered_stats("911Count.shp", "ICOUNT","911ClusterOutlier_rendered.lyr", "911ClusterOutlier.shp")
Пример Анализа кластеров/выбросов с визуализацией (Cluster and Outlier Analysis with Rendering). (автономный Python скрипт).

Следующий автономный Python скрипт демонстрирует, как использовать инструмент Анализ кластеров/выбросов с отображением (Cluster and Outlier Analysis with Rendering).

# Analyze the spatial distribution of 911 calls in a metropolitan area
# using the Cluster-Outlier Analysis with Rendering Tool (Anselin's Local Moran's I)

# Import system modules
import arcpy

# Set geoprocessor object property to overwrite outputs if they already exist
arcpy.gp.OverwriteOutput = True

# Local variables...
workspace = r"C:\Data\911Calls"

try:
    # Set the current workspace (to avoid having to specify the full path to the feature classes each time)
    arcpy.env.workspace = workspace

    # Copy the input feature class and integrate the points to snap
    # together at 500 feet
    # Process: Copy Features and Integrate
    cf = arcpy.CopyFeatures_management("911Calls.shp", "911Copied.shp",
                         "#", 0, 0, 0)

    integrate = arcpy.Integrate_management("911Copied.shp #", "500 Feet")

    # Use Collect Events to count the number of calls at each location
    # Process: Collect Events
    ce = arcpy.CollectEvents_stats("911Copied.shp", "911Count.shp", "Count", "#")

    # Cluster/Outlier Analysis of 911 Calls
    # Process: Local Moran's I
    clusters = arcpy.ClustersOutliersRendered_stats("911Count.shp", "ICOUNT", 
                        "911ClusterOutlier_rendered.lyr", "911ClusterOutlier.shp")

except:
    # If an error occurred when running the tool, print out the error message.
    print arcpy.GetMessages()

Параметры среды

Информация о лицензиях

  • ArcGIS Desktop Basic: Да
  • ArcGIS Desktop Standard: Да
  • ArcGIS Desktop Advanced: Да

Связанные разделы