Краткая информация
Определяет максимально близко расположенный к вычисленному центру пространственный объект для точечных, линейных или полигональных классов пространственных объектов.
Иллюстрация
![Иллюстрация работы инструмента Центральный объект Иллюстрация работы инструмента Центральный объект](GUID-10E5C859-6101-4D48-9DED-C0F2D4CFC8F2-web.png)
Использование
Объект, имеющий наименьшее накопленное расстояние до всех остальных объектов набора данных, считается центральным объектом. Этот объект выбирается и копируется в новый Выходной класс пространственных объектов. Возможна ситуация, когда имеется несколько объектов, имеющих наименьшее накопленное расстояние до всех других объектов. Когда такое происходит, все эти наиболее центрально расположенные объекты копируются в Выходной класс объектов.
Накопленное расстояние измеряется с методом EUCLIDEAN_DISTANCE или MANHATTAN_DISTANCE в соответствии с установкой параметра Метод определения расстояний.
-
Для линейных или полигональных объектов, при расчете расстояний используются центроиды. Для мультиточек, полилиний или полигонов, состоящих их нескольких частей, центроид вычисляется с использованием средневзвешенного центра всех частей объекта. При определении весов точечные объекты имеют равный вес (1). Для линейных объектов это длина сегмента. Для полигональных – площадь.
-
Слои карты можно использовать для определения Входного класса объектов. Если в слое есть выборка, только выбранные объекты будут включены в анализ.
Поле группировки используется для группировки объектов для отдельного вычисления Центрального объекта. Поле группировки может быть типа integer, date или string. Записи, имеющие значения NULL в Поле группировки будут исключены из анализа.
Собственный потенциал – это расстояние или вес между объектом и этим же объектом. Часто вес имеет значение "0", но в некоторых случаях вам может понадобиться задать другую фиксированную величину или другую величину для каждого пространственного объекта (возможно, основанную на размере полигона).
Синтаксис
CentralFeature_stats (Input_Feature_Class, Output_Feature_Class, Distance_Method, {Weight_Field}, {Self_Potential_Weight_Field}, {Case_Field})
Параметр | Объяснение | Тип данных |
Input_Feature_Class | Класс пространственных объектов, содержащий распределение объектов, из которых нужно определить наиболее центрально расположенный объект. | Feature Layer |
Output_Feature_Class | Класс объектов, который будет содержать наиболее центрально расположенный объект во Входном классе объектов. | Feature Class |
Distance_Method | Определяет, как рассчитываются расстояния от одного объекта до соседнего объекта.
| String |
Weight_Field (Дополнительный) | Числовое поле, используемое для взвешивания расстояний в матрице расстояний типа начало-пункт назначения. | Field |
Self_Potential_Weight_Field (Дополнительный) | Поле, представляющее собственный потенциал, – это расстояние или вес между одним и тем же объектом. | Field |
Case_Field (Дополнительный) | Поле, используемое для группировки объектов для отдельных расчетов центрального объекта. Поле группировки должно быть типа целое (integer), дата (date) или текст (string). | Field |
Пример кода
CentralFeature, пример 1 (окно Python)
В следующем скрипте показан пример кода для использования функции CentralFeature, с запуском из окна Python.
import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\data"
arcpy.CentralFeature_stats("coffee_shops.shp", "coffee_CENTRALFEATURE.shp", "EUCLIDEAN_DISTANCE", "NUM_EMP", "#", "#")
CentralFeature, пример 2 (автономный скрипт Python)
Пример использования функции CentralFeature в автономном скрипте Python.
# 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())
Параметры среды
Информация о лицензиях
- ArcGIS Desktop Basic: Да
- ArcGIS Desktop Standard: Да
- ArcGIS Desktop Advanced: Да