Доступно с лицензией Geostatistical Analyst.
Сводка
Разделяет исходный набор данных на две части: одна часть используется для моделирования пространственной структуры и построения поверхности, а вторая часть – для сравнения и проверки выходной поверхности.
Более подробно об инструменте Поднабор пространственных объектов
Использование
Если в качестве входных данных используются составные объекты, на выходе будет поднабор составных, а не отдельных объектов.
-
Если нужно, чтобы случайная последовательность, используемая для создания поднаборов, была повторяемой, нужно указать ненулевое исходное значение для переменной среды Генератор случайного числа (Random number generator).
Класс тестовых объектов часто используется для проверки модели, созданной с помощью учебного класса объектов.
Синтаксис
arcpy.ga.SubsetFeatures(in_features, out_training_feature_class, {out_test_feature_class}, {size_of_training_dataset}, {subset_size_units})| Параметр | Объяснение | Тип данных |
in_features | Точечные, линейные, полигональные объекты или таблица, из которой будет создан поднабор. | Table View |
out_training_feature_class | Создаваемый поднабор обучающих пространственных объектов. | Feature Class; Table |
out_test_feature_class (Дополнительный) | Создаваемый поднабор тестовых пространственных объектов. | Feature Class; Table |
size_of_training_dataset (Дополнительный) | Размер выходного учебного класса пространственных объектов, введенный либо в виде процента от входных объектов, либо в виде абсолютного их числа. | Double |
subset_size_units (Дополнительный) | Тир размера поднабора.
| Boolean |
Пример кода
SubsetFeatures Пример 1 (окно Python)
Разделите в случайном порядке объекты на два класса объектов.
import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.SubsetFeatures_ga("ca_ozone_pts", "C:/gapyexamples/output/training",
"", "", "PERCENTAGE_OF_INPUT")
SubsetFeatures, пример 2 (автономный скрипт)
Разделите в случайном порядке объекты на два класса объектов.
# Name: SubsetFeatures_Example_02.py
# Description: Randomly split the features into two feature classes.
# Requirements: Geostatistical Analyst Extension
# Import system modules
import arcpy
# Set environment settings
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
# Set local variables
inPointFeatures = "ca_ozone_pts.shp"
outtrainPoints = "C:/gapyexamples/output/training.shp"
outtestPoints = ""
trainData = ""
subsizeUnits = "PERCENTAGE_OF_INPUT"
# Check out the ArcGIS Geostatistical Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("GeoStats")
# Execute SubsetFeatures
arcpy.SubsetFeatures_ga(inPointFeatures, outtrainPoints, outtestPoints,
trainData, subsizeUnits)
Параметры среды
Информация о лицензиях
- Basic: Требуется Geostatistical Analyst
- Standard: Требуется Geostatistical Analyst
- Advanced: Требуется Geostatistical Analyst