Python ArcGIS find_hot_spots用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 arcgis.geoanalytics.analyze_patterns.find_hot_spots 的用法。

用法:

arcgis.geoanalytics.analyze_patterns.find_hot_spots(point_layer, bin_size=5, bin_size_unit='Miles', neighborhood_distance=5, neighborhood_distance_unit='Miles', time_step_interval=None, time_step_interval_unit=None, time_step_alignment=None, time_step_reference=None, output_name=None, gis=None, context=None, future=False)

返回：

将要素输出为 FeatureLayerCollection 项

find_hot_spots 工具分析点数据(例如犯罪事件、交通事故、树等)或与点关联的字段值。它发现具有统计意义的高事件(热点)和低事件(冷点)的空间集群。热点是点多的地方，冷点是点少的地方。

结果Map图层以红色显示热点，以蓝色显示冷点。最深的红色特征表示点密度的最强聚类；您可以有 99% 的把握与这些特征相关联的聚类不可能是随机机会的结果。类似地，最深的蓝色特征与最低点密度的最强空间聚类相关联。米色的特征不属于具有统计意义的集群；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
point_layer	必需的要素图层。将为其计算热点的点要素图层。请参阅特征输入。 注意： 使用 bin 进行分析需要投影坐标系。将图层聚合到 bin 中时，输入图层或处理范围 (processSR) 必须具有投影坐标系。在 10.5.1、10.6 和 10.6.1 中，如果在运行分析时未指定投影坐标系，将使用世界圆柱等面积 (WKID 54034) 投影。在 10.7 或更高版本中，如果在运行分析时未指定投影坐标系，则会根据数据范围选取投影。
bin_size	可选浮点数。 point_layer 将被聚合到的方形箱的距离。
bin_size_unit	可选字符串。用于计算热点的 bin 的距离单位。与 bin_size 中指定的值一起使用的线性单位。生成箱时，指定的数量和单位确定正方形的高度和长度。 选择清单： Feet Yards Miles Meters Kilometers NauticalMiles 默认值为 Miles 。
neighborhood_distance	可选浮点数。计算热点的邻域大小。半径大小必须大于 bin_size 。
neighborhood_distance_unit	可选字符串。定义将计算热点的邻域的半径的距离单位。与 bin_size 中指定的值一起使用的线性单位。 选择清单： Feet Yards Miles Meters Kilometers NauticalMiles 默认值为 Miles 。
time_step_interval	可选整数。一个数值，指定时间步长间隔的持续时间。此选项仅在输入点为 time-enabled 且代表时间瞬间时可用。
time_step_interval_unit	可选字符串。一个字符串，它指定时间步长间隔的单位。此选项仅在输入点为 time-enabled 且代表时间瞬间时可用。 选择清单： Years Months Weeks Days Hours Minutes Seconds Milliseconds
time_step_alignment	可选字符串。定义如何根据给定的 time_step_interval 进行聚合。选项如下： 选择清单： StartTime - Time is aligned to the first feature in time. EndTime - Time is aligned to the last feature in time. ReferenceTime - Time is aligned a specified time in time_step_reference.
time_step_reference(如果time_step_alignment 是参考时间则为必需)	可选的日期时间。一个日期，它指定将时间片对齐到的参考时间。仅当输入点为 time-enabled 且时间类型为即时时，此选项才可用。
output_name	可选字符串。该任务将创建结果的要素服务。您定义服务的名称。
context	可选字符串。上下文包含影响任务执行的其他设置。对于此任务，有四种设置： extent - a bounding box that defines the analysis area. Only those features that intersect the bounding box will be analyzed. processSR The features will be projected into this coordinate system for analysis. outSR - the features will be projected into this coordinate system after the analysis to be saved.The output spatial reference for the spatiotemporal big data store is always WGS84. dataStore - Results will be saved to the specified data store. The default is the spatiotemporal big data store.
gis	可选，运行此工具的 GIS 。如果未指定，则使用活动 GIS。
future	可选布尔值。如果是 true ，将返回一个 future 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 significantly hot or cold spots of fire incidents.
find_hot_spots(point_layer=fire,
               bin_size=5,
               bin_size_unit='Miles',
               neighborhood_distance=5,
               neighborhood_distance_unit='Miles',
               time_step_interval=1,
               time_step_interval_unit='Years',
               time_step_alignment='StartTime',
               time_step_reference=None,
               output_name='find hot spots',
               context={'extent': {'xmin': -122.68,
                                   'ymin': 45.5,
                                   'xmax': -122.45,
                                   'ymax': 45.6
                                   'spatialReference': {'wkid': 4326}},
                        'outSR':{'wkid': 3857}}
              )