機械翻訳について

データ・アクセス・ワークフロー

サポートされているデータ・ソースの空間データ・アクセス・ワークフローについて学習します。

次の図は、空間ベクトル・データ・モデルとその内部データ・アクセス・ワークフローを示しています:

図spatial_ai_data_access_workflow.pngの説明

前述の図に示すように、SpatialDataFrameの作成はデータ・ソースによって異なります:

• 空間データベース: SpatialDataFrameは、Spatial AI自体によって作成されます。
• ファイル: SpatialDataFrameは、GeoPandas/Fiona/OGRを使用して作成されます。

より複雑なインメモリー分析が必要な場合、またはscikit-learnやPySALなどの標準ライブラリにデータを渡す必要がある場合は、SpatialDataFrameをGeoPandas GeoDataFrameに変換し、その列をNumPy配列に変換できます。 逆に、GeoPandas GeoDataFrameをSpatialDataFrameに変換することもできます。

すべてのOracle Spatial AI APIアルゴリズムは、入力としてSpatialDataFrameを受け入れます。 一部のアルゴリズムでは、GeoPandas GeoDataFrame配列またはNumPy配列を受け入れることもできます。