Python ArcGIS describe_dataset用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 arcgis.geoanalytics.summarize_data.describe_dataset 的用法。

用法:

arcgis.geoanalytics.summarize_data.describe_dataset(input_layer, extent_output=False, sample_size=None, output_name=None, gis=None, context=None, future=False, return_tuple=False)

返回：

• 如果 return_tuple 是 True ，則為具有以下鍵的元組：

  • ”output_json” : dict

  • ”output” : Layer

  • ”extent_layer” : FeatureLayer

  • ”sample_layer” : FeatureLayer

  • ”process_info” : list

• 如果 return_tuple`` 是 False ：

  • FeatureLayer of the results.

• 如果 future 是 True ：

  • a job object with a result() method to access results

describe_dataset 任務提供大數據概覽。該工具輸出表示輸入要素樣本的要素圖層或表示輸入要素範圍的單個麵要素圖層。您可以選擇輸出一個、兩個或一個都不輸出。

例如，假設您的任務是完成對大量數據的分析工作流程。您想嘗試該工作流程，但您的完整數據集可能需要數小時或數天時間。與其使用時間和資源運行完整分析，不如先創建一個示例圖層以有效測試您的工作流程，然後再在完整數據集上運行它。

注意：

僅在 ArcGIS Enterprise 10.7 及更高版本中可用。

請參閱Describe Dataset 了解更多信息。

Parameter	Description
input_layer	必需的要素圖層。將被說明、匯總和采樣的表、點、線或麵要素圖層。請參閱特征輸入。
extent_output	可選的布爾值。如果此值設置為“True”，該任務將輸出一個表示input_layer 範圍的矩形特征。 默認值為False.
sample_size	可選整數。該任務將輸出一個特征層，代表來自 input_layer 的特征樣本。指定要返回的樣本特征數。如果輸入值為 0 或為空，則不會創建樣本層。輸出將具有與輸入圖層相同的模式、幾何和時間類型。
output_name	可選字符串。該任務將創建結果的要素圖層。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，有四個設置： 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. For ArcGIS Enterprise, the default is the spatiotemporal big data store.
future	可選布爾值。如果是 True ，將返回一個 future 對象，並且進程不會等待任務完成。默認為 False ，表示等待結果。
return_tuple	可選布爾值。如果 True ，則返回具有多個輸出鍵的命名元組。默認值為False。

例子：

# Usage Example: To get an overview of your big data item

data = describe_dataset(input_layer=big_data_layer,
                        extent_output=True,
                        sample_size=2000,
                        output_name="describe dataset")