Есть 3 вероятных сценария, для которых я пытаюсь запечатлеть близкие расстояния:

1. Станция метро обмена, которая имеет 2 или более соседних станций. То есть рассматриваемая станция соединяет 2 или более основных маршрутов и имеет 2 или более соседних станций.
2. Терминальная станция метро, ​​которая имеет только 1 соседнюю станцию. Это станция в конце линии.
3. Линейная станция метро, ​​которая имеет ровно 2 соседние станции, одна из которых подходит.

Я пытаюсь вычислить значение, которое можно назвать «средним расстоянием между соседними станциями».

arcpy.GenerateNearTable_analysis()Может обрабатывать два варианта: Расстояние до ближайшего элемента, и расстояние между всеми функциями.

У кого-нибудь есть умный метод решения этих сценариев? Обратите внимание, что каждая станция обозначена как «Interchange», «Terminal» или «Inline» в таблице атрибутов под полем «StationType».

Добавлено:

Вот некоторый код psuedo, основанный на предложении @ whuber в комментариях. У меня пока нет времени, чтобы это выяснить, поэтому, если кто-то захочет нанести удар, вы будете вознаграждены галочкой! ;)

Я взглянул на библиотеку NetworkX, и она, кажется, работает так, как я хочу.

Учитывая график:

A —― B ―― C ―― D
     |
     E

а также узлы и ссылки:

Nodes = ["A", "B", "C", "D", "E"]
Links = [("A", "B"), ("B", "C"), ("C", "D"), ("B", "E")]

def myFunction(node):
    identify the links that node belongs to
    count the number of links
    calculate the total link lengths
    divide the total link lengths by the number of links
    return someValue

Я полагаю, что ваша проблема, как предложил @whuber, лучше всего будет представлена ​​в Матрице смежности . То есть, если у вас есть время и желание понять теорию, лежащую в основе, а не полагаться на пакет, чтобы сделать работу за вас.

Для данного графа G с вершинами {v ₁ , v ₂ , ..., v _n }, где _n - количество вершин, необходимо создать матрицу размера M _{i, j,} где i = n и j = п. Каждая вершина затем представляется в _i- й строке числом путей, найденных в соседних вершинах в _j- м столбце.

Пример ниже:

Учитывая эту слегка сложную форму представления ваших относительно простых данных, вам нужно будет нумеровать свои вершины произвольным образом, не представляя какой-либо логический порядок.

ПРИМЕЧАНИЕ. Предполагая, что ни одна станция не зацикливается на себе, _k- я строка никогда не будет иметь значения, отличного от 0 в _k- м столбце. Все определения ниже предполагают, что это правда

ПРИМЕЧАНИЕ. Предполагая, что между одной и той же станцией нет параллельных линий, все приведенные ниже примеры предполагают, что значение ячейки будет только 1 или 0. В приведенном выше примере также допускается двунаправленное перемещение.

Правила определения категорий станций:

1. Терминал

Терминал будет идентифицирован _k- й строкой, имеющей один столбец, который не имеет значения 0, и который имеет значение 1. См. Вершины 1, 2 и 3 в примере 1 выше.

2. Соединение

Соединение будет идентифицировано _k- й строкой, имеющей более двух столбцов, содержащих значение 1. См. Вершину 4 в примере 1 выше, или все вершины в примере 3 выше.

3. Встроенный

Встроенная станция обозначается наличием ровно 2 столбцов в _k- й строке, где значение равно 1. См. Все вершины в примере 2 выше. (Игнорируйте тот факт, что {v ₁ , v ₃ } пересекается с {v ₂ , v ₄ }.)

Вы можете попробовать использовать Shapely . Если вы преобразуете свои дугообразные точки в фигурные, вы можете рассчитать расстояние между отдельными точками.

import arcpy
import shapely

arc_point1 = arcpy.Point(1,1)
arc_point2 = arcpy.Point(5,5)

shp_point1 = shapely.geometry.Point(arc_point1.X, arc_point1.Y)
shp_point2 = shapely.geometry.Point(arc_point2.X, arc_point2.Y)

distance = shp_point1.distance(shp_point2)
print "distance:", distance