Python ArcGIS enrich_from_grid用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 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

從多變量網格豐富任務將屬性從多變量網格連接到點圖層。必須使用build_multivariable_grid 任務創建多變量網格。來自多變量網格的元數據用於有效豐富輸入點特征，使其比連接特征任務更快。當要素與網格相交時，多變量網格中的屬性將連接到輸入點要素。

在對與輸入點要素的空間關係進行建模時，多變量網格中的屬性可用作解釋變量，此任務允許您快速將這些屬性連接到點要素。

注意：

僅在 ArcGIS Enterprise 10.7 及更高版本中可用。

Parameter	Description
input_layer	所需層。將通過多變量網格豐富的點特征。請參閱特征輸入。
grid_layer	所需層。使用Build Multi-Variable Grid工具創建的多變量網格層。請參閱特征輸入。
enrichment_attributes	可選字符串。多變量網格中將連接到輸入點要素的字段列表。如果未提供屬性，則多變量網格中的所有字段都將連接到輸入點要素。
output_name	可選字符串。該任務將創建結果的要素服務。您定義服務的名稱。
gis	可選 GIS 。將進行分析的 GIS 對象。
context	可選字典。 context 參數包含影響任務執行的其他設置。對於此任務，有五個設置： 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	可選布爾值。如果 True ，則返回 GPJob 而不是結果。可以查詢 GPJob 的執行狀態。 默認值為 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")