Python ArcGIS ImageryLayer.plot_histograms用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 arcgis.raster.ImageryLayer.plot_histograms 的用法。

用法:

plot_histograms(geometry=None, pixel_size=None, time=None, bands=[], display_stats=True, plot_properties=None, subplot_properties=None)

返回：

None

plot_histograms 方法用於繪製 ImageryLayer 的直方圖。

圖像直方圖通過測量圖像中某些值出現的頻率，直觀地總結了連續數值變量的分布。圖像直方圖中的 x 軸是一條數字線，顯示已拆分為數字範圍或 bin 的圖像像素值範圍。每個 bin 繪製一個條形，條形的寬度代表 bin 的密度數範圍；條的高度表示落入該範圍的像素數。了解數據的分布是數據探索過程中的重要一步。

此方法可用於繪製使用鑲嵌數據集或柵格數據集發布的任何 ImageryLayer 的 band-wise 圖像直方圖。

Parameter	Description
geometry	可選的 Geometry ( Polygon 或 Envelope )。定義在其中計算直方圖的幾何圖形的幾何圖形。 注意： 如果未提供，則將使用柵格的全部範圍進行計算。
pixel_size	可選字符串或字典。正在使用的像素級別(或正在查看的分辨率)。如果未指定像素大小，則 pixel_size 將默認為數據集的基本分辨率。 pixel_size 參數的結構與ArcGIS REST API 返回的點對象的結構相同。除了字典結構之外，您還可以使用逗號分隔的字符串指定像素大小。 用法: 字典結構：pixel_size={point} 點簡單語法：pixel_size='<x>,<y>' 例子： pixel_size={“x”: 0.18, “y”: 0.18} pixel_size='0.18,0.18'
time	可選 datetime.date、datetime.datetime 或時間戳字符串。計算統計數據和直方圖的時刻或時間範圍。指定為 datetime.date、datetime.datetime 或自紀元以來的毫秒數的時間戳語法：time=<timeInstant> 指定為 [<startTime>, <endTime>] 列表的時間範圍 對於時間範圍，<startTime> 或 <endTime> 之一可以為 None。為開始時間或結束時間指定的“無”值將分別表示開始時間或結束時間為無窮大。語法：time=[<開始時間>, <結束時間>] ;指定為 datetime.date、datetime.datetime 或時間戳 適用於 10.8+
bands	波段索引的可選列表。默認情況下采用第一個波段(波段索引 - 0)。為這些特定波段繪製圖像直方圖。 例子： [0,2,3]
display_stats	可選的布爾值。指定是否將 band-wise 統計數據與直方圖一起繪製。 一些基本的說明性統計被計算並顯示在直方圖上。均值和中位數各用一條線顯示，均值上下一個標準差使用兩條線顯示。 False - The statistics will not be displayed along with the histograms. True - The statistics will be displayed along with the histograms. This is the default.
plot_properties	可選字典。該參數可用於設置圖形屬性。這些是以字典格式指定的 matplotlib.pyplot.figure() 參數和值。 例子： {“figsize”:(15,15)}
subplot_properties	可選列表或字典。此參數可用於設置band-wise 直方圖(子圖)顯示屬性。這些是以字典格式指定的matplotlib.axes.Axes.bar() 參數和值。 注意： matplotlib.axes.Axes.bar() 參數：''x'、‘height’ 或 ‘align’ 不能傳遞到 subplot_properties 中。 例子： subplot_properties = [ {“color”:”r”}、{“color”:”g”}、{“color”:”b”,”edgecolor”:”w”} ]

提示：

使用多維影像圖層時，您可以使用圖層上的multidimensional_filter() 柵格函數來沿定義的變量和維度對數據進行切片。 plot_histograms 然後可以在應用過濾器後返回的輸出層上使用。

例子：

# Usage Example: Plots histograms of the raster with specified resolution and bands

raster1.plot_histograms(pixel_size="0.18, 0.18",
                        bands=[1, 2, 3],
                        plot_properties={"figsize":(15,15)},
                        subplot_properties=[
                                            {"color":"r"},
                                            {"color":"g"},
                                            {"color":"b","edgecolor":"w"}
                                           ],
                        )