Distribución direccional (Elipse de desviación estándar) (Estadística espacial)

Resumen

Crea elipses de desviación estándar para resumir las características espaciales de las entidades geográficas: tendencia central, dispersión y tendencias direccionales.

Más información sobre cómo funciona la distribución direccional (Elipse de desviación estándar)

Ilustración

Directional Distribution (Standard Deviational Ellipse) graphic

Uso

Sintaxis

DirectionalDistribution_stats (Input_Feature_Class, Output_Ellipse_Feature_Class, Ellipse_Size, {Weight_Field}, {Case_Field})
ParámetroExplicaciónTipo de datos
Input_Feature_Class

Una clase de entidad que contiene una distribución de entidades para las cuales se calculará la elipse de desviación estándar.

Feature Layer
Output_Ellipse_Feature_Class

Una clase de entidad poligonal que contendrá la entidad de elipse de salida.

Feature Class
Ellipse_Size

El tamaño de las elipses de salida en desviaciones estándar. El tamaño de elipse predeterminado es 1; las opciones válidas son 1, 2 o 3 desviaciones estándar.

  • 1_STANDARD_DEVIATION
  • 2_STANDARD_DEVIATIONS
  • 3_STANDARD_DEVIATIONS
String
Weight_Field
(Opcional)

El campo numérico que se utiliza para pesar las ubicaciones de acuerdo con la importancia relativa.

Field
Case_Field
(Opcional)

Campo que se utiliza para agrupar entidades para cálculos de distribución direccional separados. El campo Caso puede ser del tipo de cadena de caracteres, fecha o entero.

Field

Ejemplo de código

Ejemplo de DirectionalDistribution (ventana de Python)

La siguiente secuencia de comandos de la ventana de Python muestra cómo utilizar la herramienta DirectionalDistribution.

import arcpy arcpy.env.workspace = r"C:\data" arcpy.DirectionalDistribution_stats("AutoTheft.shp", "auto_theft_SE.shp", "1_STANDARD_DEVIATION", "#", "#")
Ejemplo de DirectionalDistribution (secuencia de comandos de Python independiente)

La siguiente secuencia de comandos de Python independiente muestra cómo utilizar la herramienta DirectionalDistribution.

# 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"   try:     # 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", "#")   except:     # If an error occurred while running a tool, print the messages      print arcpy.GetMessages()

Entornos

Sistema de coordenadas de salida

La geometría de entidades se proyecta al sistema de coordenadas de salida antes del análisis. Todos los cálculos matemáticos se basan en la referencia espacial del sistema de coordenadas de salida.

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9/11/2013