Python ArcGIS find_outliers用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 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 如果設置了output_name。 else 會產生一個帶有以下鍵的字典：

“find_outliers_result_layer”：層( FeatureCollection )

“process_info”：消息列表

如果 future = True ，則結果是 Future 對象。調用result() 獲取響應。

find_outliers 方法分析點數據(例如犯罪事件、交通事故或樹)或與點或區域要素相關的字段值(例如每個人口普查區域的人數或零售店的總銷售額)。它發現具有統計意義的高值和低值空間集群以及這些集群內具有統計意義的高或低空間異常值。

結果Map圖層以紅色顯示高異常值，以深藍色顯示低異常值。高值簇顯示為粉紅色，低值簇顯示為淺藍色。米色的特征不是統計上顯著的異常值，也不屬於統計上顯著的集群；與這些特征相關的空間模式很可能是隨機過程和隨機機會的結果。

Parameter	Description
analysis_layer	必需的要素圖層。將為其計算異常值的點或麵要素圖層。請參閱特征輸入。
analysis_field(如果analysis_layer包含多邊形則為必需)	可選字符串。將被分析的數字字段。您選擇的字段可能代表： 計數(例如交通事故的數量) 率(例如每平方英裏的犯罪數量) 平均值(例如平均數學考試成績) index (例如客戶滿意度得分) 如果未提供 analysis_field，則熱點結果僅基於點密度。
divided_by_field	可選字符串。 analysis_layer 中將用於規範化數據的數字字段。例如，如果您的分數代表犯罪，除以總人口將導致分析人均犯罪，而不是原始犯罪計數。 您可以使用 esriPopulation 使用最新的人口值對每個區域要素進行地理豐富，然後將其用作要除以的屬性。此選項將使用積分。
bounding_polygon_layer	可選層。當分析圖層為點且未指定 analysis_field 時，您可以提供定義可能發生事件的位置的麵要素。例如，如果您正在分析港口中的劃船事故，港口的輪廓可能會為可能發生事故的位置提供良好的邊界。如果未提供邊界區域，則分析中僅包含至少具有一個點的位置。請參閱特征輸入。
aggregation_polygon_layer	可選層。當 analysis_layer 包含點且未指定 analysis_field 時，您可以提供將聚合和分析點的麵要素，例如行政單位。計算落在每個多邊形內的點數，並分析每個多邊形內的點數。請參閱特征輸入。
permutations	可選字符串。排列用於確定找到您正在分析的值的實際空間分布的可能性。選擇排列的數量是精度和增加的處理時間之間的平衡。首次探索問題時可以使用較少數量的排列，但最佳實踐是將排列增加到最終結果可行的最高數量。 選擇列表：【‘速度’、‘平衡’、‘壓力’】 Speed - 實現 199 種排列並產生精度為 0.005 的 p 值。 Balance - 實現 499 種排列並產生精度為 0.002 的 p 值。 Precision - 實現 999 種排列並產生精度為 0.001 的 p 值。
shape_type	可選字符串。輸入要素將聚合到的多邊形網格的形狀。 Fishnet - 輸入要素將被聚合到方形(漁網)單元格中。 Hexagon - 輸入要素將聚合到六邊形單元格中。
cell_size	可選浮點數。用於聚合特征的網格單元的大小。當聚合成六邊形網格時，這個距離被用作構建六邊形多邊形的高度。
cell_units	可選字符串。 cell_size 值的單位。如果已設置 cell_size，則必須提供一個值。 選擇列表：[“米”、“英裏”、“英尺”、“公裏”]
distance_band	可選浮點數。分析鄰域的空間範圍。此值確定一起分析哪些特征以評估局部聚類。
band_units	可選字符串。 distance_band 值的單位。如果已設置 distance_band，則必須提供一個值。 選擇列表：[“米”、“英裏”、“英尺”、“公裏”]
output_name	可選字符串或 FeatureLayer 。現有要素圖層將導致新圖層附加到要素服務。如果 overwrite 在上下文中為 True，則新層將覆蓋現有層。如果未指示output_name，則創建新的 FeatureCollection 。
context	可選字典。處理範圍和輸出空間參考等附加設置。對於find_outliers，有三個設置。 extent - 定義分析區域的邊界框。僅分析input_layer 中與邊界框相交的那些特征。 outSR - 輸出要素將投影到 wkid 引用的輸出空間參考中。 overwrite - 如果為 True，則 output_name 中的要素層將被新要素層覆蓋。適用於 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	可選的布爾值。返回操作的信用數。
future	可選，如果為 True，將返回未來對象，並且進程不會等待任務完成。默認為False，表示等待結果。

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')