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compute_spatial_weights

書式

compute_spatial_weights(table, weights_def, save_weights_as, 
    spatial_col=None, crs=None)

パラメータ

次の表で、この事前定義済関数のパラメータについて説明します。

パラメータ 説明
table 空間表の名前。
weights_def 近隣のロケーション間の関係を定義します。 これは、重み定義のタイプとそのパラメータを指定するjsonオブジェクトとして渡されます。 各パラメータの詳細は、APIリファレンスのドキュメントを参照してください。

サポートされているタイプとパラメータは次のとおりです。

  • KNN: [k]
  • カーネル: [bandwidth, fixed, k, function]
  • DistanceBand: [threshold, p, alpha, binary]
  • Queen
  • Rook
save_weights_as オブジェクトをデータ・ストアに格納する方法を指定します。 値は、oml.ds.saveのパラメータを決定するjsonファイルです。 サポートされているパラメータは、[ds_name, obj_name, overwrite_ds, append, overwrite_obj, grantable, compression]です。 一部のパラメータ名は、oml.ds.save関数のパラメータ名と若干異なります。 パラメータoverwrite_objは、既存のオブジェクトを現在のオブジェクトで置き換える必要があるかどうかを示すために使用されます。
spatial_col ジオメトリを含む列を指定します。 列は表のメタデータで指定できます。 指定しない場合、列名は表から取得されます。
crs 座標参照システムを指定します。 指定しない場合、表から推測されます。

例

次のコードでは、weights_defパラメータで定義された戦略を使用して、tableパラメータで指定された表からデータセットの空間重みを計算します。 この例では、K=4でK近傍アプローチを使用します。 結果は、オブジェクト名がla_bg_knn4の空間データ・ストアに保存されます。 

select *
    from table( 
        pyqEval(
            par_lst => '{  
                "oml_connect": true, 
                "table": "oml_user.la_block_groups", 
                "weights_def": {"type": "KNN", "k": 4},
                "save_weights_as": {"ds_name": "spatial", "obj_name": "la_bg_knn4", "append": true, "overwrite_obj": true}
            }',
            out_fmt => 'XML',
            scr_name =>  'compute_spatial_weights'
        )
    );