nav[aria-label="Primary Navigation"] { padding: 0; & ul { list-style: none; width: 100%; display: flex; flex-direction: row; justify-content: start; align-items: start; gap: 30px; padding: 0; & li { margin: 0; } & ul li { list-style: none; } } }

地域の鼓動

RiccardoKlinger2

<\/HEAD>

結果から始めましょう:<\/P>

The heartbeat of Berlin ロケーションの主要な質問の一つは、「分以内に誰に／何に到達できるか？」です。したがって、ArcGISはツール"Service Areas"<\/A>を備えたNetwork Analystを提供しています。指定された時間内に車で到達可能なエリア（他のモードも可能）を分析できます。複数の入力ポイントを使用することで、全体のエリアのパターンも分析できます。<\/X><\/P>

通常のネットワークを使用すると、サービスエリアは日中変わりませんが、HEREデータに基づくArcGIS Onlineネットワークデータセットを使用することで、曜日と特定の時間帯の交通パターンも利用できます。交通パターンは15分単位で分析可能です。日中のサービスエリアを分析することで、その地域の交通状況について貴重な洞察が得られます：大きな違いは主に道路上の交通量が多いことを示します。総面積はネットワークの質も示し、大きな面積は車でのアクセス性が良いこと（高速道路網が密集していることが原因かもしれません）を示します。<\/P>

自動化された分析<\/H3>ジオプロセシングが好きなので、分析とアニメーションとしての可視化の自動化に興味がありました。そのため、このプロセスは2段階です。<\/P>まず、「StartPoints」という単純なポイントフィーチャクラスを作成し、「施設」の位置を保持し、それらをService Area Analysis Layerに追加しました:<\/P>#create Analysis Layer<\/SPAN> arcpy.<\/SPAN>na.<\/SPAN>MakeServiceAreaAnalysisLayer(<\/SPAN>"<\/SPAN><A class="jive-link-external-small" href="https:\/\/community.esri.com\/external-link.jspa?url=https%3A%2F%2Fwww.arcgis.com%2F" target="_blank">https:\/\/www.arcgis.com\/<\/A>"<\/SPAN><\/SPAN>,<\/SPAN> "BeatCity Service Layer"<\/SPAN>,<\/SPAN> "Driving Time"<\/SPAN>,<\/SPAN> "FROM_FACILITIES"<\/SPAN>,<\/SPAN> "5;10;15;20;25;30"<\/SPAN>,<\/SPAN> "05.01.1900 00:01:00"<\/SPAN>,<\/SPAN> "LOCAL_TIME_AT_LOCATIONS"<\/SPAN>,<\/SPAN> "POLYGONS"<\/SPAN>,<\/SPAN> "STANDARD"<\/SPAN>,<\/SPAN> "DISSOLVE"<\/SPAN>,<\/SPAN> "RINGS"<\/SPAN>,<\/SPAN> "100 Meters"<\/SPAN>,<\/SPAN> None,<\/SPAN> None)<\/SPAN> #add locations from a point feature class<\/span> arcpy.<\span>na.<\span>AddLocations(<\span>\"BeatCity Service Layer\", \"Facilities\", \"StartPoints\", "Name Description #;CurbApproach # 0;Attr_Minutes # 0;Attr_TravelTime # 0;Attr_Miles # 0;Attr_Kilometers # 0;Attr_TimeAt1KPH # 0;Attr_WalkTime # 0;Attr_TruckMinutes # 0;Attr_TruckTravelTime # 0;Breaks_Minutes # #;Breaks_TravelTime # #;Breaks_Miles # #;Breaks_Kilometers # #;Breaks_TimeAt1KPH # #;Breaks_WalkTime # #;Breaks_TruckMinutes # #;Breaks_TruckTravelTime # #", "5000 Meters", None, None, "MATCH_TO_CLOSEST", "APPEND", "SNAP", "5 Meters", "EXCLUDE", None)‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍次に、時間帯を反映するように時間を自動的に変更する必要があります。開始時間は「05.01.1900 00:00:00」で金曜日の深夜です。<\/p>プロパティには簡単にアクセスできます。私は3Dシーンで作業しているので、これがArcGIS Proプロジェクト内で唯一のマップオブジェクトです:#get the project<\/span> doc = arcpy.mp.ArcGISProject('current') #get the map<\/span> map = doc.listMaps()[0] #get the service area layer<\/span> sa_layer = map.listLayers("BeatCity Service Layer")[0] #Get the solver properties object from the service area layer<\/span> solver_props = arcpy.na.GetSolverProperties(sa_layer)‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍これでプロパティにアクセスできるので、簡単に繰り返し処理してサービスレイヤーを解決できます。結果は3Dフィーチャクラスとしてエクスポートされます:import os for hour in range(0,24): #create the datetime object date = datetime.datetime(1900, 01, 05, hour, 0, 0) #we will use the string-version later on datestring = date.strftime("%d.%m.%Y %H:%M") #set the time of the day and the date: solver_props.timeOfDay = date #solve the network layer arcpy.na.Solve("BeatCity Service Layer", "SKIP", "TERMINATE", None, None) arcpy.AddMessage("copying hour" + str(hour)) #as we would like to visualize this in 3D arcpy.ddd.FeatureTo3DByAttribute(r"BeatCity Service Layer\\Polygons" class="punctuation token">, arcpy.env.workspace + os.sep + "Friday_" + str(hour), "ToBreak", "ToBreak") #必要に応じて後で使用するために日付のフィールドを追加します: arcpy.AddField_management(arcpy.env.workspace + os.sep + "Friday_" + str(hour), "datetime","Date","", "",8, <SPAnclass="string token">"datetime"<spanclass= "punctuationtoken ">, <spanclass= "stringtoken ">"NULLABLE" <spanclass= "punctuationtoken ">, <spanclass= "stringtoken ">"REQUIRED" <spanclass= "punctuationtoken ">) arcpy<SPAnclass= "punctuationtoken ">.management.CalculateField( arcpy<SPAnclass= "punctuationtoken ">.env.workspace + os.sep + <spanclass= "stringtoken ">"Friday_" <spanclass= "operatortoken ">+ str(hour)<spanclass= "punctuationtoken ">, <spanclass= "stringtoken ">"datetime" <spanclass= "punctuationtoken ">, <spanclass= "stringtoken ">'"' <spanclass= "operatortoken ">+ datestring<spanclass= "operatortoken ">+ <spanclass= "stringtoken ">'"'<spanclass= "punctuationtoken ">, <spanclass= "stringtoken ">"PYTHON_9.3"<spanclass= "punctuationtoken ">)‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍<SPAnclass= "line-numbers-rows"><EMOJI_1><EMOJI_2><EMOJI_3><EMOJI_4><EMOJI_5><EMOJI_6><EMOJI_7><EMOJI_8><EMOJI_9><EMOJI_10><EMOJI_11><EMOJI_12><EMOJI_13><EMOJI_14><EMOJI_15><EMOJI_16>
警告: レイヤーの処理にはクレジットが消費されます！
結果は別々のフィーチャクラスに保存されますが、これは最適ではありません。これが現時点での私の解決策です。
可視化とエクスポート

現在、別々のレイヤーがあるので、すべてに同じスタイルを適用し、各レイヤーの表示を切り替え、エクスポート前に作成する必要があるレイアウトをエクスポートしています！

私のレイアウトは次のような感じです:

傾斜ビューと押し出しレイヤーを含むレイアウト

私はレイアウトにデフォルトテキスト「Friday」を持つテキストシンボルを追加して、png結果にタイムスタンプもエクスポートしました。さらに都市名のマーカーシンボルを追加し、押し出しレイヤーの深度効果を高めるためにビューを少し傾けました。しかしまず、自動エクスポート用にすべてのレイヤーをかなり単純な方法で無効にする必要があります:

<Span class = "comment token">#すべてのレイヤーを非選択にする:</Span>
for layer in map_obj.listLayers():
    if layer.name[0] == "F":
        layer.visible = False<<EMOJI_17> ><Span class = "line-numbers-rows"><Span ><EMOJI_18 ></Span ><Span ><EMOJI_19 ></Span ><Span ><EMOJI_20 ></Span ><Span ><EMOJI_21 ></Span ></Span ></CODE ></PRE >
<P >これでレイヤーを繰り返し処理し、一意値レンダラーを適用し、境界線なしのポリゴンになるようシンボルを変更し、押し出し設定を行い、テキスト要素を変更して正しいタイムスタンプを取得し、レイアウトをpngとしてエクスポートできます:</P >
<PRE class = "lia-code-sample line-numbers language-none"><CODE >for hour in range(0, 24):
    poly_layer = map_obj.listLayers("Friday_" + str(hour))[0]
    poly_layer.visible = True
    symbology = poly_layer.symbology
    symbology.updateRenderer('UniqueValueRenderer')
    symbology.renderer.fields = ['ToBreak']
    symbology.renderer.colorRamp = doc.listColorRamps('Green-Blue (6 Classes)')[0]
    #すべてのシンボルを変更:
    for sym in symbology.renderer.groups[0].items:
        sym.symbol.outlineColor = {'RGB': [255, 255, 255, 0]}
        sym.symbol.size  <SPAN class="operator token">=<\/SPAN> <SPAN class="number token">0.0<\/SPAN>
    poly_layer<SPAN class="punctuation token">.<\/SPAN>symbology <SPAN class="operator token">=<\/SPAN> symbology
    <SPAN class="comment token">#extrude:<\/SPAN>
    poly_layer<SPAN class="punctuation token">.<\/SPAN>extrusion<SPAN class="punctuation token">(<\/SPAN><SPAN class="string token">'BASE_HEIGHT'<\/SPAN><SPAN class="punctuation token">,<\/SPAN> <SPAN class="string token">"3000-100*[ToBreak]"<\/SPAN><SPAN class="punctuation token">)<\/SPAN>
    <SPAN class="comment token">#export:<\/SPAN>
    datestring <SPAN class="operator token">=<\/SPAN> <SPAN class="string token">"2017\/12\/08 "<\/SPAN> <SPAN class="operator token">+<\/SPAN> str<SPAN class="punctuation token">(<\/SPAN>hour<SPAN class="punctuation token">)<\/SPAN> <SPAN class="operator token">+<\/SPAN> <SPAN class="string token">":00"<\/SPAN>
    <SPAN class="keyword token">for<\/SPAN> lyt <SPAN class="keyword token">in<\/SPAN> doc<SPAN class="punctuation token">.<\/SPAN>listLayouts<SPAN class="punctuation token">(<\/SPAN><SPAN class="punctuation token">)<\/SPAN><SPAN class="punctuation token">:<\/SPAN>
        <SPAN class="keyword token">for<\/SPAN> elm <SPAN class="keyword token">in<\/SPAN> lyt<SPAN class="punctuation token">.<\/SPAN>listElements<SPAN class="punctuation token">(<\/SPAN><SPAN class="string token">"TEXT_ELEMENT"<\/SPAN><SPAN class="punctuation token">)<\/SPAN><SPAN class="punctuation token">:<\/SPAN>
            <SPAN class="keyword token">if<\/SPAN> elm<SPAN class="punctuation token">.<\/span>text<span class="punctuation token">[</span><span class="number token">0</span><span class="punctuation token">]</span> <span class="operator token">==</span> <span class="string token">"2"</span><span class="punctuation token">:</span>
                elm<span class="punctuation token">.</span>text <span class="operator token">=</span> datestring
    lyt<span class="punctuation token">.</span>exportToPNG<span class="punctuation token">(</span>arcpy<span class="punctuation token">.</span>env<span class="punctuation token">.</span>workspace <span class="operator token">+</span> os<span class="punctuation token">.</span>sep <span class="operator token">+</span> <span class="string token">"friday_seattle_final"</span> <span class="operator token">+</span> str<span class="punctuation token">(</span>hour<span class="punctuation token">)</span> <span class="operator token">+</span> <span class="string token">".png"</span><span class="punctuation token">,</span> <span class="number token">300</span><span class="punctuation token">)</span>
    poly_layer<span class="punctuation token">.</span>visible <span class="operator token">=</span> <span class="token boolean">False</span>‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍<span class="line-numbers-rows"><span>‍</span><span>‍</span><span>‍</span><span>‍</span><span>‍</span><span>‍</span><span>‍</span><span>‍</span><span>‍</span><span>‍</span><span>‍</span><span>‍</span><span>‍</span><span>‍</span><span>‍</span><span>‍</span><span>‍</span><span>‍</span><span>‍</span><span>‍</span><span>‍</span><span>‍></pan></pan>

残念ながら、Lenovo X270（専用GPUなし）でのレンダリングおよびエクスポートの全プロセスは、シーンごとに約2.5分かかります。<\/P>

結果は複数のpngファイルで、これらはウェブ上のいくつかのgif作成サイトやオープンソースの<A href=\"https:\/\/www.gimp.org\/tutorials\/Simple_Animations\/\

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