Python ArcGIS enrich_from_grid用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 arcgis.geoanalytics.data_enrichment.enrich_from_grid 的用法。

用法:

arcgis.geoanalytics.data_enrichment.enrich_from_grid(input_layer, grid_layer, enrichment_attributes=None, output_name=None, gis=None, context=None, future=False)

返回：

FeatureLayer

从多变量网格丰富任务将属性从多变量网格连接到点图层。必须使用build_multivariable_grid 任务创建多变量网格。来自多变量网格的元数据用于有效丰富输入点特征，使其比连接特征任务更快。当要素与网格相交时，多变量网格中的属性将连接到输入点要素。

在对与输入点要素的空间关系进行建模时，多变量网格中的属性可用作解释变量，此任务允许您快速将这些属性连接到点要素。

注意：

仅在 ArcGIS Enterprise 10.7 及更高版本中可用。

Parameter	Description
input_layer	所需层。将通过多变量网格丰富的点特征。请参阅特征输入。
grid_layer	所需层。使用Build Multi-Variable Grid工具创建的多变量网格层。请参阅特征输入。
enrichment_attributes	可选字符串。多变量网格中将连接到输入点要素的字段列表。如果未提供属性，则多变量网格中的所有字段都将连接到输入点要素。
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。
gis	可选 GIS 。将进行分析的 GIS 对象。
context	可选字典。 context 参数包含影响任务执行的其他设置。对于此任务，有五个设置： extent - A bounding box that defines the analysis area. Only those features that intersect the bounding box will be analyzed. 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. For ArcGIS Enterprise, the default is the spatiotemporal big data store. defaultAggregationStyles - If set to ‘True’, results will have square, hexagon, and triangle aggregation styles enabled on results map services.
future	可选布尔值。如果 True ，则返回 GPJob 而不是结果。可以查询 GPJob 的执行状态。 默认值为 False 。

例子：

# Usage Example: To enrich a layer of crime data with a multivariable grid containing demographic information.

enrich_result = enrich_from_grid(input_layer=crime_lyr,
                                 grid_layer=mvg_layer,
                                 output_name="chicago_crimes_enriched")