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在 2D 模式下显示时空立方体

描述

显示存储在 netCDF 立方体中的变量和时空模式挖掘工具生成的结果。该工具的输出是根据所选变量和专题进行唯一渲染的二维制图表达。

插图

在 2D 模式下显示时空立方体

使用方法

  • 此工具仅接受由通过聚合点创建时空立方体工具创建的 netCDF 文件。

  • LOCATIONS_WITH_DATA 选项允许您查看包含所选变量数据的所有位置，TRENDS 选项显示值随着时间推移而增大或减小的位置（Mann-Kendall 统计的结果运行于每个位置所选的立方体变量）。LOCATIONS_WITH_DATA 和 TRENDS 将始终可用。

  • HOT_AND_COLD_SPOT_TRENDS 将显示热点和冷点 z 得分随时间推移而增加或减少的位置（Mann-Kendall 统计的结果运行于所选立方体变量的时空热点分析 z 得分），当您运行新兴时空热点分析工具时，EMERGING_HOT_SPOT_ANALYSIS_RESULTS 将重新创建您看到的结果。HOT_AND_COLD_SPOT_TRENDS 和 EMERGING_HOT_SPOT_ANALYSIS 仅在将新兴时空热点分析运行于所选立方体变量时可用。

  • 仅当运行局部异常值分析工具后，才可使用 PERCENTAGE_OF_LOCAL_OUTLIERS、LOCAL_OUTLIER_IN_MOST_RECENT_TIME_PERIOD、LOCAL_OUTLIER_ANALYSIS_RESULTS 和 LOCATIONS_WITHOUT_SPATIAL_NEIGHBORS。PERCENTAGE_OF_LOCAL_OUTLIERS 显示每个位置处总异常值的比例，LOCAL_OUTLIER_IN_MOST_RECENT_TIME_PERIOD 显示时空立方体最近时间步长内出现的所有异常值。LOCAL_OUTLIER_ANALYSIS_RESULTS 可在您初次运行局部异常值分析工具时重新创建所看到的结果。LOCATIONS_WITHOUT_SPATIAL_NEIGHBORS 将显示运行局部异常值分析时所选邻域距离内所有无空间邻域的位置。因此，这些结果仅依赖时态邻域进行分析计算。

  • NUMBER_OF_ESTIMATED_BINS 将显示每个唯一位置估计有多少个条柱，这样您可以查看是否存在包含缺失值的位置的空间模式。如果地图的整个部分具有较多的估算条柱数，则最好在分析中不考虑该区域。LOCATIONS_EXCLUDED_FROM_ANALYSIS 显示包含数据，且具有无法进行填充的空条柱（由于不满足估算条件）的那些位置。NUMBER_OF_ESTIMATED_BINS 和 LOCATIONS_EXCLUDED_FROM_ANALYSIS 仅适用于汇总字段。

语法

arcpy.stpm.VisualizeSpaceTimeCube2D(in_cube, cube_variable, display_theme, output_features)
参数说明数据类型
in_cube

netCDF 立方体中包含了要显示的变量。此文件必须具有 .nc 扩展名，并且必须使用通过聚合点创建时空立方体工具进行创建。

File
cube_variable

要研究的 netCDF 立方体中的数值变量。立方体内始终包含 COUNT 变量。如果汇总字段包含于立方体创建过程内，则该立方体内的所有汇总字段也将可用。

String
display_theme

希望显示的立方体变量的特征。LOCATIONS_WITH_DATA 和 TRENDS 始终可用于每个立方体。HOT_AND_COLD_SPOT_TRENDS 和 EMERGING_HOT_SPOT_ANALYSIS_RESULTS 仅在将新兴时空热点分析运行于所选立方体变量后可用。NUMBER_OF_ESTIMATED_BINS 和 LOCATIONS_EXCLUDED_FROM_ANALYSIS 仅适用于包括在立方体创建流程中的汇总字段。

  • LOCATIONS_WITH_DATA —显示所有包含所选变量数据的位置
  • TRENDS —使用 Mann-Kendall 统计的每个位置中值的趋势
  • HOT_AND_COLD_SPOT_TRENDS —使用 Mann-Kendall 统计的每个位置中 z 值的趋势
  • EMERGING_HOT_SPOT_ANALYSIS_RESULTS —显示所选立方体变量的新兴时空热点分析的结果
  • LOCAL_OUTLIER_ANALYSIS_RESULTS —显示所选立方体变量的本地异常值分析的结果
  • PERCENTAGE_OF_LOCAL_OUTLIERS —显示每个位置处的总异常值百分比
  • LOCAL_OUTLIER_IN_MOST_RECENT_TIME_PERIOD —显示最近时间段内的所有异常值
  • LOCATIONS_WITHOUT_SPATIAL_NEIGHBORS —显示无空间邻域的所有位置，因此，这些位置依赖于时态邻域进行分析
  • NUMBER_OF_ESTIMATED_BINS —为每个位置估算的条柱数量
  • LOCATIONS_EXCLUDED_FROM_ANALYSIS —因含有不符合估算条件的空条柱，而从分析中排除的位置
String
output_features

输出要素类结果。此要素类为所选显示变量的二维地图制图表达。

Feature Class

代码示例

VisualizeSpaceTimeCube2D 示例 1（Python 窗口）

以下 Python 窗口脚本演示了如何使用 VisualizeSpaceTimeCube2D 工具。

arcpy.env.workspace = r"C:\STPM"
arcpy.VisualizeSpaceTimeCube2D_stpm("Homicides.nc", "AGE_STD_ZEROS", "LOCATIONS_EXCLUDED_FROM_ANALYSIS", "Homicides_Age_LocExc.shp")
VisualizeSpaceTimeCube2D 示例 2（独立脚本）

以下独立 Python 脚本演示了如何使用 VisualizeSpaceTimeCube2D 工具。

# 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())

环境

许可信息

  • Basic: 是
  • Standard: 是
  • Advanced: 是

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