不用工具箱用arcpy实现Ripley's K 函数
时间: 2024-03-14 10:46:32 浏览: 17
Ripley's K 函数可以用 arcpy 模块来实现,主要包括以下几个步骤:
1. 导入必要的模块
```python
import arcpy
from arcpy import env
import os
```
2. 设置工作环境和参数
```python
# 设置工作空间
env.workspace = r"C:\data"
# 设置输入要素类
in_features = "points.shp"
# 设置计算范围
xmin, ymin, xmax, ymax = arcpy.Describe(in_features).extent
extent = arcpy.Extent(xmin, ymin, xmax, ymax)
```
3. 定义函数来计算距离矩阵
```python
def distance_matrix(coords):
"""计算坐标矩阵中所有点之间的欧氏距离"""
n = coords.shape[0]
d = np.zeros((n, n))
for i in range(n):
for j in range(i+1, n):
d[i,j] = np.sqrt((coords[i,0]-coords[j,0])**2 + (coords[i,1]-coords[j,1])**2)
return d
```
4. 计算距离矩阵和 K 函数值
```python
# 读取点要素类中所有点的坐标
with arcpy.da.SearchCursor(in_features, ['SHAPE@XY']) as cursor:
coords = np.array([[row[0][0], row[0][1]] for row in cursor])
# 计算距离矩阵
d = distance_matrix(coords)
# 计算每个点的 K 值
n = coords.shape[0]
K = np.zeros(n)
for i in range(n):
K[i] = np.sum(d[i,:] <= r_max)/(n-1) - np.pi*r_max**2/(extent.width*extent.height)
```
5. 输出 K 函数值
```python
# 输出 K 函数值到 CSV 文件
out_file = os.path.join(env.workspace, "Ripleys_K.csv")
with open(out_file, 'w') as f:
f.write("Radius,K\n")
for i in range(len(K)):
f.write("{},{}\n".format(i*r_step, K[i]))
```
以上就是用 arcpy 实现 Ripley's K 函数的基本步骤,需要注意的是,由于 arcpy 本身的限制,可能会比较慢,因此可以考虑使用其他更高效的 Python 库。