Cluster-Ausreißer-Analyse mit Rendering (Räumliche Statistiken)
Zusammenfassung
Dieses Werkzeug identifiziert in einem Satz gewichteter Features mithilfe der Anselin Local Morans I-Statistik Hot Spots, Cold Spots und räumliche Ausreißer. Anschließend wird Cold-to-Hot-Rendering auf die Z-Gewichtungs-Ergebnisse angewendet.
Veraltet:Aufgrund neuer Funktionalitäten in ArcGIS, mit denen Ausgaben aus Skript- und Modellwerkzeugen dem Standard-Rendering zugewiesen werden können, wird dieses Werkzeug in Versionen nach ArcGIS 10.1 nicht mehr enthalten sein.
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Verwendung
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Das Werkzeug Cluster-Ausreißer-Analyse mit Rendering kombiniert die Werkzeuge Cluster- und Ausreißeranalyse und z-Gewichtungs-Rendering in einem Modell. Die Ausgabe-Layer-Datei wird automatisch dem Inhaltsverzeichnis hinzugefügt, und Hot/Cold-Rendering wird auf Feature-Z-Ergebnisse angewendet.
Ab ArcGIS 9.3 werden Ausgaben aus der Cluster und Ausreißeranalyse automatisch dem Inhaltsverzeichnis hinzugefügt, wobei Standard-Rendering auf das Feld COTYPE angewendet wird, wodurch statistisch signifikante Hot Spots, Cold Spots und räumliche Ausreißer angezeigt werden.
Syntax
| Parameter | Erläuterung | Datentyp |
Input_Feature_Class |
Die Feature-Class, für die Cluster-Analyse durchgeführt wird. | Feature Layer |
Input_Field |
Das Feld, das ausgewertet werden soll. | Field |
Output_Layer_File |
Die Ausgabe-Layer-Datei zum Speichern der Rendering-Informationen. | Layer File |
Output_Feature_Class |
Die Ausgabe-Feature-Class zum Empfangen des Ergebnisfelds, des Z-Ergebnisses, des p-Werts und der Cluster-Typbezeichnung. | Feature Class |
Codebeispiel
Das folgende Skript im Python-Fenster veranschaulicht, wie das Werkzeug "Cluster-Ausreißer-Analyse mit Rendering" verwendet wird.
import arcpy
arcpy.env.workspace = "c:/data/911calls"
arcpy.ClustersOutliersRendered_stats("911Count.shp", "ICOUNT","911ClusterOutlier_rendered.lyr", "911ClusterOutlier.shp")
Das folgende eigenständige Python-Skript veranschaulicht, wie das Werkzeug "Cluster-Ausreißer-Analyse mit Rendering" verwendet wird.
# Analyze the spatial distribution of 911 calls in a metropolitan area
# using the Cluster-Outlier Analysis with Rendering Tool (Anselin's Local Moran's I)
# Import system modules
import arcpy
# Set geoprocessor object property to overwrite outputs if they already exist
arcpy.gp.OverwriteOutput = True
# Local variables...
workspace = r"C:\Data\911Calls"
try:
# Set the current workspace (to avoid having to specify the full path to the feature classes each time)
arcpy.env.workspace = workspace
# Copy the input feature class and integrate the points to snap
# together at 500 feet
# Process: Copy Features and Integrate
cf = arcpy.CopyFeatures_management("911Calls.shp", "911Copied.shp",
"#", 0, 0, 0)
integrate = arcpy.Integrate_management("911Copied.shp #", "500 Feet")
# Use Collect Events to count the number of calls at each location
# Process: Collect Events
ce = arcpy.CollectEvents_stats("911Copied.shp", "911Count.shp", "Count", "#")
# Cluster/Outlier Analysis of 911 Calls
# Process: Local Moran's I
clusters = arcpy.ClustersOutliersRendered_stats("911Count.shp", "ICOUNT",
"911ClusterOutlier_rendered.lyr", "911ClusterOutlier.shp")
except:
# If an error occurred when running the tool, print out the error message.
print arcpy.GetMessages()
Umgebung
- Output Coordinate System
Die Feature-Geometrie wird vor der Analyse in das Ausgabe-Koordinatensystem projiziert, sodass die Werte für den Parameter Entfernungsband oder Entfernungsschwellenwert zu jenen passen sollten, die im Ausgabe-Koordinatensystem angegeben sind. Alle mathematischen Berechnungen basieren auf dem Raumbezug des Ausgabe-Koordinatensystems.