Python ArcGIS find_outliers用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 arcgis.features.analyze_patterns.find_outliers 的用法。

用法:

arcgis.features.analyze_patterns.find_outliers(analysis_layer, analysis_field=None, divided_by_field=None, bounding_polygon_layer=None, aggregation_polygon_layer=None, permutations=None, shape_type=None, cell_size=None, cell_units=None, distance_band=None, band_units=None, output_name=None, context=None, gis=None, estimate=False, future=False)

返回：

FeatureLayer 如果设置了output_name。 else 会产生一个带有以下键的字典：

“find_outliers_result_layer”：层( FeatureCollection )

“process_info”：消息列表

如果 future = True ，则结果是 Future 对象。调用result() 获取响应。

find_outliers 方法分析点数据(例如犯罪事件、交通事故或树)或与点或区域要素相关的字段值(例如每个人口普查区域的人数或零售店的总销售额)。它发现具有统计意义的高值和低值空间集群以及这些集群内具有统计意义的高或低空间异常值。

结果Map图层以红色显示高异常值，以深蓝色显示低异常值。高值簇显示为粉红色，低值簇显示为浅蓝色。米色的特征不是统计上显著的异常值，也不属于统计上显著的集群；与这些特征相关的空间模式很可能是随机过程和随机机会的结果。

Parameter	Description
analysis_layer	必需的要素图层。将为其计算异常值的点或面要素图层。请参阅特征输入。
analysis_field(如果analysis_layer包含多边形则为必需)	可选字符串。将被分析的数字字段。您选择的字段可能代表： 计数(例如交通事故的数量) 率(例如每平方英里的犯罪数量) 平均值(例如平均数学考试成绩) index (例如客户满意度得分) 如果未提供 analysis_field，则热点结果仅基于点密度。
divided_by_field	可选字符串。 analysis_layer 中将用于规范化数据的数字字段。例如，如果您的分数代表犯罪，除以总人口将导致分析人均犯罪，而不是原始犯罪计数。 您可以使用 esriPopulation 使用最新的人口值对每个区域要素进行地理丰富，然后将其用作要除以的属性。此选项将使用积分。
bounding_polygon_layer	可选层。当分析图层为点且未指定 analysis_field 时，您可以提供定义可能发生事件的位置的面要素。例如，如果您正在分析港口中的划船事故，港口的轮廓可能会为可能发生事故的位置提供良好的边界。如果未提供边界区域，则分析中仅包含至少具有一个点的位置。请参阅特征输入。
aggregation_polygon_layer	可选层。当 analysis_layer 包含点且未指定 analysis_field 时，您可以提供将聚合和分析点的面要素，例如行政单位。计算落在每个多边形内的点数，并分析每个多边形内的点数。请参阅特征输入。
permutations	可选字符串。排列用于确定找到您正在分析的值的实际空间分布的可能性。选择排列的数量是精度和增加的处理时间之间的平衡。首次探索问题时可以使用较少数量的排列，但最佳实践是将排列增加到最终结果可行的最高数量。 选择列表：【‘速度’、‘平衡’、‘压力’】 Speed - 实现 199 种排列并产生精度为 0.005 的 p 值。 Balance - 实现 499 种排列并产生精度为 0.002 的 p 值。 Precision - 实现 999 种排列并产生精度为 0.001 的 p 值。
shape_type	可选字符串。输入要素将聚合到的多边形网格的形状。 Fishnet - 输入要素将被聚合到方形(渔网)单元格中。 Hexagon - 输入要素将聚合到六边形单元格中。
cell_size	可选浮点数。用于聚合特征的网格单元的大小。当聚合成六边形网格时，这个距离被用作构建六边形多边形的高度。
cell_units	可选字符串。 cell_size 值的单位。如果已设置 cell_size，则必须提供一个值。 选择列表：[“米”、“英里”、“英尺”、“公里”]
distance_band	可选浮点数。分析邻域的空间范围。此值确定一起分析哪些特征以评估局部聚类。
band_units	可选字符串。 distance_band 值的单位。如果已设置 distance_band，则必须提供一个值。 选择列表：[“米”、“英里”、“英尺”、“公里”]
output_name	可选字符串或 FeatureLayer 。现有要素图层将导致新图层附加到要素服务。如果 overwrite 在上下文中为 True，则新层将覆盖现有层。如果未指示output_name，则创建新的 FeatureCollection 。
context	可选字典。处理范围和输出空间参考等附加设置。对于find_outliers，有三个设置。 extent - 定义分析区域的边界框。仅分析input_layer 中与边界框相交的那些特征。 outSR - 输出要素将投影到 wkid 引用的输出空间参考中。 overwrite - 如果为 True，则 output_name 中的要素层将被新要素层覆盖。适用于 ArcGIS Online 和 ArcGIS Enterprise 11.1+。 # Example Usage context = {"extent": {"xmin": 3164569.408035, "ymin": -9187921.892449, "xmax": 3174104.927313, "ymax": -9175500.875353, "spatialReference":{"wkid":102100,"latestWkid":3857}}, "outSR": {"wkid": 3857}, "overwrite": True}
estimate	可选的布尔值。返回操作的信用数。
future	可选，如果为 True，将返回未来对象，并且进程不会等待任务完成。默认为False，表示等待结果。

例子：

#USAGE EXAMPLE: To find statistically significant outliers within the collision clusters.
outliers = find_outliers(analysis_layer=collisions,
                        shape_type='fishnet',
                        output_name='find outliers')