Ci sono 3 probabili scenari che sto cercando di catturare a distanza per:

1. Una stazione della metropolitana di interscambio, che ha 2 o più stazioni vicine. Cioè, la stazione in questione collega 2 o più rotte principali e ha 2 o più stazioni vicine.
2. Una stazione della metropolitana terminale, che ha solo 1 stazione vicina. Questa è la stazione alla fine della linea.
3. Una stazione della metropolitana in linea, che ha esattamente 2 stazioni vicine, una di entrambi gli approcci.

Sto tentando di calcolare un valore che si potrebbe chiamare "distanza media tra stazioni vicine"

È arcpy.GenerateNearTable_analysis()possibile gestire due opzioni: Distanza dalla funzione più vicina e Distanza tra tutte le funzioni.

Qualcuno ha un metodo intelligente per risolvere questi scenari? Si noti che ogni stazione è designata come "Interscambio", "Terminale" o "In linea" nella tabella degli attributi sotto il campo "TipoTipo".

Inserito il:

Ecco qualche codice psuedo basato sul suggerimento di @ whuber nei commenti. Non ho ancora tempo per capirlo, quindi se qualcuno vuole accoltellarlo, verrai ricompensato con un segno di spunta! ;)

Ho dato un'occhiata alla libreria NetworkX e sembra funzionare come voglio.

Dato il grafico:

A —― B ―― C ―― D
     |
     E

così come i nodi e i collegamenti:

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

Credo che il tuo problema, come suggerito da @whuber, sia meglio rappresentato in una matrice di adiacenza . Cioè, se hai il tempo e la propensione a capire la teoria che sta dietro, piuttosto che fare affidamento su un pacchetto per fare il lavoro per te.

Per un dato grafico G, con vertici di {v ₁ , v ₂ , ..., v _n } dove _n è il numero di vertici, devi creare una matrice di dimensione M _{i, j} dove i = n e j = n. Ogni vertice viene quindi rappresentato nella _i esima riga per il numero di percorsi risultata verticies adiacenti nella _j esima colonna.

Esempio sotto:

Data questa forma lievemente complessa di rappresentare i tuoi dati relativamente semplici, dovrai numerare i tuoi vertici in modo arbitrario, non rappresentativo di alcun ordine logico.

NOTA: Assumendo nessun cicli stazione su se stesso, un _k esima riga avrà mai un valore diverso da 0 nella _k esima colonna. Tutte le definizioni seguenti presuppongono che ciò sia vero

NOTA: Supponendo che non vi siano linee simultanee tra la stessa stazione, tutti gli esempi seguenti presuppongono che un valore di cella sia sempre solo 1 o 0. L'esempio sopra presuppone anche che sia consentita la corsa bidirezionale.

Regole per identificare le categorie di stazioni:

1. Terminale

Un terminale verrebbe identificato da una _ka riga avente una singola colonna che non ha un valore di 0 e il cui valore è 1. Vedi vertici 1, 2 e 3 nell'esempio 1 sopra.

2. Giunzione

Una giunzione verrebbe identificata da una _ka riga con più di due colonne contenenti un valore di 1. Vedi vertice 4 nell'esempio 1 sopra, in alternativa tutti i vertici nell'esempio 3 sopra.

3. In linea

Una stazione in linea è indicata con esattamente 2 colonne in una _ka fila dove il valore è 1. Vedi tutti i vertici nell'esempio 2 sopra. (Ignora il fatto che {v ₁ , v ₃ } interseca {v ₂ , v ₄ }.)

Potresti provare a usare Shapely . Se converti i tuoi punti arcpy in punti ben definiti, puoi calcolare la distanza tra i singoli punti.

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