Сводка
Визуализирует переменные, хранящиеся в кубе netCDF и результаты, созданные инструментами Углубленного анализа пространственно-временных закономерностей. Выходными данными инструмента является двухмерное представление, отображаемое уникальным способом, зависящим от переменной и выбранной темы.
Иллюстрация
Использование
Для этого инструмента необходим файл netCDF, созданный инструментом Создать куб Пространство-Время по агрегации точек.
Опция LOCATIONS_WITH_DATA позволяет увидеть все местоположения, содержащие данные для выбранной переменной, а опция TRENDS показывает, где значения возрастают или уменьшаются со временем (результат вычисления статистики Манна-Кендалла по выбранной Переменной куба для каждого местоположения). Поля LOCATIONS_WITH_DATA и TRENDS присутствуют всегда.
HOT_AND_COLD_SPOT_TRENDS показывает, где z-оценки горячих и холодных точек возрастают или уменьшаются со временем (результат вычисления статистики Манна-Кендалла по z-оценкам анализа горячих точек куба пространства-времени для выбранной Переменной куба) и EMERGING_HOT_SPOT_ANALYSIS_RESULTS воссоздает результаты, которые вы видели при запуске инструмента Анализ возникновения горячих точек. Оба HOT_AND_COLD_SPOT_TRENDS и EMERGING_HOT_SPOT_ANALYSIS доступны только при запуске Анализ возникновения горячих точек для выбранной Переменной куба.
PERCENTAGE_OF_LOCAL_OUTLIERS, LOCAL_OUTLIER_IN_MOST_RECENT_TIME_PERIOD, LOCAL_OUTLIER_ANALYSIS_RESULTS и LOCATIONS_WITHOUT_SPATIAL_NEIGHBORS доступны только в случае запуска вами инструмента Анализ локальных выбросов. PERCENTAGE_OF_LOCAL_OUTLIERS показывает вам число локальных выбросов в каждом местоположении, а LOCAL_OUTLIER_IN_MOST_RECENT_TIME_PERIOD – все выбросы, имевшие место на последнем по времени шаге вашего куба Пространство-Время. LOCAL_OUTLIER_ANALYSIS_RESULTS заново создает увиденные вами при первом запуске инструмента Анализ локальных выбросов результаты. LOCATIONS_WITHOUT_SPATIAL_NEIGHBORS отображает все местоположения, не имеющие пространственных соседей в пределах Расстояния соседства, выбранного вами при запуске инструмента Анализ локальных выбросов. В результате эти местоположения в аналитических вычислениях основываются только на временных соседях.
NUMBER_OF_ESTIMATED_BINS показывает, сколько бинов было оценено для каждого уникального местоположения, что позволяет увидеть наличие пространственных структурных закономерностей в местах с отсутствующими значениями. Если целые секции карты имеют большие количества оцениваемых бинов, такая секция чаще всего может быть пропущена при анализе. LOCATIONS_EXCLUDED_FROM_ANALYSIS показывает места, в которых имеются данные, но пустые бины, которые не могут быть заполнены, поскольку не соответствуют критериям оценки. Оба NUMBER_OF_ESTIMATED_BINS и LOCATIONS_EXCLUDED_FROM_ANALYSIS доступны только для Полей суммирования.
Синтаксис
arcpy.stpm.VisualizeSpaceTimeCube2D(in_cube, cube_variable, display_theme, output_features)
| Параметр | Объяснение | Тип данных |
in_cube | Куб netCDF, который содержит отображаемую переменную. Файл должен иметь расширение .nc и должен быть создан с помощью инструмента Создать куб Пространство-Время по агрегации точек. | File |
cube_variable | Числовая переменная в кубе netCDF, которую вы хотите изучить. Куб всегда будет содержать переменную COUNT. Все Поля суммирования в кубе также будут доступны, если они использовались в процессе создания куба. | String |
display_theme |
Характеристика Переменной куба, которую вы хотите отобразить.LOCATIONS_WITH_DATA и TRENDS будут всегда доступны в любом кубе. HOT_AND_COLD_SPOT_TRENDS и EMERGING_HOT_SPOT_ANALYSIS_RESULTS будут доступны только после запуска Анализа возникновения горячих точек для выбранной Переменной куба. NUMBER_OF_ESTIMATED_BINS и LOCATIONS_EXCLUDED_FROM_ANALYSIS будут доступны только для тех Полей суммирования, которые были использованы в процессе создания куба.
| String |
output_features | Результаты выходного класса объектов Данный класс объектов будет представлять собой двумерное картографическое представление выбранной для отображения переменной. | Feature Class |
Пример кода
VisualizeSpaceTimeCube2D, пример 1 (окно Python)
Пример скрипта окна Python, демонстрирующий использование инструмента VisualizeSpaceTimeCube2D.
arcpy.env.workspace = r"C:\STPM"
arcpy.VisualizeSpaceTimeCube2D_stpm("Homicides.nc", "AGE_STD_ZEROS", "LOCATIONS_EXCLUDED_FROM_ANALYSIS", "Homicides_Age_LocExc.shp")
VisualizeSpaceTimeCube2D, пример 2 (автономный скрипт)
В следующем автономном скрипте Python показано, как используется инструмент VisualizeSpaceTimeCube2D.
# 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())
Параметры среды
Информация о лицензиях
- Basic: Да
- Standard: Да
- Advanced: Да