SpatialPointData

SpatialPointData[points]

表示空间位置 points 的集合.

SpatialPointData[points,reg]

表示区域 reg 内的点集合.

SpatialPointData[pointsvals,…]

将值 vals 与位置 points 进行关联.

SpatialPointData[points<|key1vals1,…|>,…]

与键值注解 keyivalsi 关联.

SpatialPointData[{p1data1,p2data2,…},…]

表示有关联值 {data1,data2,…} 的空间点集合 {p1,p2,…}.

SpatialPointData[{points1,points2,…},…]

表示空间点的多个集合.

SpatialPointData[{points1anns1,points2anns2,…},…]

表示多个有注解的空间点集合.

更多信息和选项

  • 空间点集合也可叫做空间点样式.
  • 空间点布局是一个点集合，还有观察区域 reg 和每个点的可选注解.
  • 点布局可以在任何维度. 通常，一维的点是一些时间上的事件，如客户到达或服务器工作到达等. 一般二维点是样本中单元的位置，如树的位置、犯罪或疾病发生的位置等. 而通常三维点是恒星和星系团的位置，或混凝土中粒料的位置，或材料中缺陷的位置等.
  •     
  • 点 points 可有如下形式：
  • {p1,p2,…}几何点 pi∈d
    GeoPosition[…],GeoPositionXYZ[…],…几何点
  • 若想要生成关于点布局的正确统计数据，观察区域 reg 很重要.
  • 若没给定观察区域 reg，则使用 RipleyRassonRegion 可自动计算出一个区域.
  • 观察区域 reg 应为一个可由 SpatialObservationRegionQ 检验出的无参数、全维度的有边界的区域.
  • 空间点可带有注解，提供与每个点有关的额外信息. 这些通常称作标记和协变量.
  • 通常记号包括树的胸高直径和树的种类，而一般的协变量会是关于树的海拔.
  • 注解属性包括：
  • "Annotations"第一个点布局的注解
    {"Annotations",n}第 n 个点布局的注解
    "AnnotationsList"所有点布局的注解列表
    {…,"key"}返回有给定键 "key" 的注解
  • 可使用像 AnnotationKeys，Annotate，AnnotationValue 等的函数对注解进行撤回和添加.
  • 基本属性包括：
  • "Summary"数据信息表
    "Dimensions"点坐标的维数
    "ObservationRegion"观察区域
    "RegionMeasure"观察区域的度量
    "ConfigurationCount"点布局的数量
    "Points"第一个布局的点坐标
    "PointsList"所有布局的点坐标
    "PointCount"第一个点布局中点的数量
    "PointCountList"所有点布局中点的数量
    "MeanPointCount"所有点布局的平均点数量
    "MeanPointDensity"所有点布局的平均点密度
    "FryPlot"有向散点图
  • SpatialPointData[sdata,newreg] 创建了原始空间点数据的子集，其中新的观察区域是 newreg 和原始观察区域的交集.
  • SpatialPointData 可与诸如 HistogramPointDensity，RipleyK 和 SpatialRandomnessTest 这样的函数一起使用.

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (2)

创建一个单变量 SpatialPointData：

多变量 SpatialPointData：

为 GeoPosition 列表创建一个 SpatialPointData：

指定区域为德州：

范围  (22)

基本用法  (8)

在一段区间上创建单变量空间点数据：

绘制数据：

在圆盘上创建随机点的二维空间点：

可视化这些点：

创建三维空间点数据：

数据点和区域：

通过绘制在所有不同数据点配对间的向量来识别硬核半径：

这个向量的图被称作 Fry Plot，可直接从空间点数据中抓取：

用随机测地点构建 SpatialPointData：

抓取美国最大城市的位置信息：

创建 SpatialPointData，其中由国家边界指定区域：

绘制城市位置：

使用 GeoElevationData 获取墨西哥地图上方的规则网格：

网格点以数组的形式给出：

平面化以获取一个带有海拔的点列表：

创建空间点数据：

从 ResourceObject 获取数据：

区域  (3)

定义关于点发生的观察区域的 SpatialPointData：

只保留在指定观察区域内的点：

若未指定观察区域，则使用 Ripley–Rasson 估计量进行估算（凸包的扩张）：

可视化估算的区域和点：

通过取与其他区域的交集创建新的空间点数据：

新数据：

新的观察区域：

可视化该区域：

通过重构的方法创建有更大新区域的空间点数据：

新的观察区域就是给定的新区域：

可视化该区域：

变换  (3)

平移 SpatialPointData：

定义并应用平移变换：

用变换后的结果绘制原始数据和区域：

旋转 SpatialPointData：

定义并应用旋转变换：

用变换后的结果绘制原始数据和区域：

重新缩放 SpatialPointData：

定义和应用缩放变换：

用变换后的结果绘制原始数据和区域：

注解  (6)

体积爱尔兰最大城市的名称和位置：

将该区域指定为国家多边形：

列出注解：

还可用特定的注解函数访问这些注解：

为给定键提取值：

在提示工具中绘制有名称的数据：

向点样式添加种类和数字注释：

提取注释：

自动对注释添加标签：

绘制有注释的数据：

为注释提供显式键：

提取注释的键：

显示注释：

提取特定注释：

用各类型的多个注释定义空间点数据：

在总结框中显示注释键：

使用 SparseArray 将注释赋到样式的子集：

显示注释：

可视化值：

将注解添加到用 GeoPosition 定义的空间数据中：

显示注解：

可视化有注解的点：

布局  (2)

创建有两个点布局和不同的注解空间点数据：

只选择第一个点布局：

荣国颠倒点布局的顺序创建新的空间点数据：

创建点布局的副本：

将所有的点布局提取为单独的 SpatialPointData 对象：

应用  (7)

保存图像的关键点：

世界上的核反应堆：

58 个美国国家公园的位置：

从维基百科中提取位置信息：

经纬度边界：

定义 SpatialPointData：

在地图上绘制国家公园：

美国国家公园数据中的位置和区域：

研究可用的注释：

可视化每个公园的区域：

带有位置和状态信息的伊利诺伊州休息区：

可视化：

伊利诺伊州内休息区设施的位置和信息：

每个休息区位置的可用信息：

可视化能用的休息区的位置，鼠标悬停时显示名称：

分析地震的空间分布：

创建值的空间点数据：

可视化地震的位置：

属性和关系  (2)

查询定义好的 SpatialPointData 的属性：

可用属性的列表：

查找子区域内点的数量：

某些子区域内点的数量：

Wolfram Research (2020)，SpatialPointData，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/SpatialPointData.html.

文本

Wolfram Research (2020)，SpatialPointData，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/SpatialPointData.html.

CMS

Wolfram 语言. 2020. "SpatialPointData." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/SpatialPointData.html.

APA

Wolfram 语言. (2020). SpatialPointData. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/SpatialPointData.html 年

BibTeX

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