OML Embedded Python Executionから使用可能な事前定義済の空間関数
空間AIは、事前定義された空間関数を提供します。 register_sai_scripts関数(oraclesai.oml内)をコールして、埋込み実行用に事前定義された空間関数を登録できます。
次のコードは、埋込み実行用の事前定義済の空間関数をスクリプト・リポジトリに登録し、oml.script.dir関数を使用してリストします。
import oml
from oraclesai.oml import register_sai_scripts
# register for all the users and overwrite if already registered
register_sai_scripts(is_global=True, overwrite=True)
# list registered scripts
oml.script.dir(sctype='all')[['name']]errorModelPredict関数(「埋込み実行用の関数の格納」で定義)は、他の事前定義済関数とともに登録済関数のリストにあります。
name
0 clustering
1 compute_global_spatial_autocorrelation
2 compute_local_spatial_autocorrelation
3 compute_spatial_weights
4 create_spatial_lag
5 errorModelPredict次の表に、すべての事前定義済の空間関数に必要なパラメータを示します。
| パラメータ | 説明 |
|---|---|
oml_connect |
すべての事前定義済の空間関数でデータベースへの接続が必要なため、このパラメータは常にtrueである必要があります。
|
table |
データベース表の名前。 |
残りのパラメータは、空間関数によって異なる場合があります。
次の表に、埋込み実行用の事前定義済の空間関数のそれぞれを示します。
| 空間関数 | 説明 |
|---|---|
| compute_spatial_weights | このファンクションは、指定された空間表の空間重みを計算し、save_weights_asパラメータに従ってデータ・ストアにSpatialWeightsオブジェクトを格納します。
|
| compute_global_spatial_autocorrelation | 指定された空間表およびカラムのMoranのI統計を計算します。 この関数は、MoranのI統計値、z値、およびp値を返します。 |
| compute_local_spatial_autocorrelation | 指定された空間表からのすべての観測のローカルMoranのI統計を計算します。 この関数は、z-valueおよびp-valueとともに、各行のローカルMoranのI統計を含む表を返します。 |
| create_spatial_lag | 指定された空間表の指定された列の空間ラグを計算します。 関数は、入力表から各行について計算された空間ラグを含む表を返します。 |
| クラスタリング | 指定された列のみを使用して、またはcolumnsパラメータが指定されていない場合はすべての列を使用して、指定された空間表のデータでクラスタリング・アルゴリズムを実行します。 使用可能なクラスタリング・メソッドは、DBSCAN、AGGLOMERATIVEおよびKMEANSです。
|
すべての事前定義済の空間関数は、空間重みの計算と、後で使用するためにデータストアへの格納をサポートしています。 これらの関数の目的は、空間情報に関する一般的なタスクを実行することです。 「埋込み実行用の関数の格納」の説明に従って、特定の目的のために関数をいつでも追加できます。