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标准距离

描述

测量要素在几何平均中心周围的集中或分散程度。

了解有关“标准距离”工作原理的详细信息

插图

“标准距离”图示

使用方法

  • 标准距离是一种非常有用的统计数据，因为它可提供有关中心周围要素分布的单一汇总度量值（此方法类似于通过标准差测量统计平均值周围数据值的分布）。

  • 标准距离工具可为每个案例创建包含以平均值为中心的圆面的新要素类。绘制每个圆面时使用的半径均等于标准距离。每个圆面的属性值即为其标准距离值。

  • 案例分组字段参数用于在分析前对要素进行分组。当指定了案例分组字段时，会首先根据案例分组字段值对输入要素进行分组。然后计算每个组的标准距离圆。案例分组字段可以为整型、日期型或字符串型，并以属性形式显示在输出标准距离要素类中。对于案例分组字段，具有空值的记录将从分析中排除。

  • 可以根据可选的权重字段参数计算标准距离（例如，获得按工作人员衡量的企业标准距离）。权重字段应为数值型字段。

  • 如果要素的基础空间模式是朝向中心处集中而朝向外围的要素较少（符合瑞利分布），则一个标准差圆大小会包含聚类中约 63％ 的要素，两个标准差圆大小会包含聚类中约 98％ 的要素，三个标准差圆大小则可包含两个维度中约 99％ 的要素。

  • 此工具需要使用投影数据来准确测量距离。

  • 对于线和面要素，距离计算中会使用要素的质心。对于多点、折线或由多部分组成的面，将会使用所有要素部分的加权平均中心来计算质心。点要素的加权项是 1，线要素的加权项是长度，而面要素的加权项是面积。

  • 地图图层可用于定义输入要素类。在使用带有选择内容的图层时，分析只会包括所选的要素。

语法

arcpy.stats.StandardDistance(Input_Feature_Class, Output_Standard_Distance_Feature_Class, Circle_Size, {Weight_Field}, {Case_Field})
参数说明数据类型
Input_Feature_Class

要计算标准距离的要素分布所在的要素类。

Feature Layer
Output_Standard_Distance_Feature_Class

将包含每个输入中心的圆面的面要素类。这些圆面是以图形的方式描绘到每个中心点的标准距离。

Feature Class
Circle_Size

标准差中输出圆的大小。默认圆大小为 1；可供选择的选项为 1、2 或 3 标准差。

  • 1_STANDARD_DEVIATION —1 标准差
  • 2_STANDARD_DEVIATIONS —2 标准差
  • 3_STANDARD_DEVIATIONS —3 标准差
String
Weight_Field
（可选）

根据各位置的相对重要性对它们进行加权的数值型字段。

Field
Case_Field
（可选）

用于对要素进行分组以独立计算各个标准距离的字段。案例分组字段可以为整型、日期型或字符串型。

Field

代码示例

StandardDistance 示例（Python 窗口）

下面的 Python 窗口脚本演示了如何使用 StandardDistance 工具。

import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\data"
arcpy.StandardDistance_stats("AutoTheft.shp", "auto_theft_SD.shp", "1_STANDARD_DEVIATION")
StandardDistance 示例 2（独立脚本）

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

# Measure the geographic distribution of auto thefts
 
# Import system modules
import arcpy
 
# Local variables...
workspace = "C:/data"
locations = "AutoTheft.shp"
links = "AutoTheft_links.shp"
standardDistance = "auto_theft_SD.shp"
stardardEllipse = "auto_theft_SE.shp"
linearDirectMean = "auto_theft_LDM.shp"
 
# Set the workspace (to avoid having to type in the full path to the data every time)
arcpy.env.workspace = workspace
 
# Process: Standard Distance of auto theft locations...
arcpy.StandardDistance_stats(locations, standardDistance, "1_STANDARD_DEVIATION")
 
# Process: Directional Distribution (Standard Deviational Ellipse) of auto theft locations...
arcpy.DirectionalDistribution_stats(locations, standardEllipse, "1_STANDARD_DEVIATION")
 
# Process: Linear Directional Mean of auto thefts...
arcpy.DirectionalMean_stats(links, linearDirectMean, "DIRECTION")

环境

许可信息

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

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