إشعار: يجب
إثبات أهلية جميع المشاريع غير التجارية المسجّلة لاستخدام Earth Engine قبل
15 أبريل 2025 من أجل الحفاظ على إمكانية الوصول إلى Earth Engine.
ee.FeatureCollection.aggregate_histogram
تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
تُجمِّع هذه الدالة البيانات حسب سمة معيّنة للعناصر في مجموعة، وتحسب المدرّج التكراري للسمة المحدّدة.
| الاستخدام | المرتجعات |
|---|
FeatureCollection.aggregate_histogram(property) | القاموس |
| الوسيطة | النوع | التفاصيل |
|---|
هذا: collection | FeatureCollection | المجموعة المطلوب تجميعها. |
property | سلسلة | السمة التي سيتم استخدامها من كل عنصر في المجموعة |
أمثلة
محرّر الرموز البرمجية (JavaScript)
// FeatureCollection of power plants in Belgium.
var fc = ee.FeatureCollection('WRI/GPPD/power_plants')
.filter('country_lg == "Belgium"');
print('Histogram of power plant capacities (MW)',
fc.aggregate_histogram('capacitymw')); // Dictionary
إعداد Python
راجِع صفحة
بيئة Python للحصول على معلومات حول واجهة برمجة التطبيقات Python واستخدام
geemap للتطوير التفاعلي.
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (Python)
from pprint import pprint
# FeatureCollection of power plants in Belgium.
fc = ee.FeatureCollection('WRI/GPPD/power_plants').filter(
'country_lg == "Belgium"')
print('Histogram of power plant capacities (MW):')
pprint(fc.aggregate_histogram('capacitymw').getInfo()) # Dictionary
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[[["\u003cp\u003eComputes a histogram for a specified property within a FeatureCollection.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eReturns a dictionary where keys represent property value ranges and values represent the frequency of features within that range.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUseful for understanding the distribution of a specific attribute, such as the capacity of power plants in a region.\u003c/p\u003e\n"]]],["The `aggregate_histogram` method calculates a histogram for a specified property across a FeatureCollection. It takes the collection and the property name as input. The output is a dictionary representing the histogram. In the provided examples, a FeatureCollection of Belgian power plants is used, and a histogram of their capacities (in MW) is generated using `aggregate_histogram('capacitymw')`. The method works on both the Javascript and Python Earth Engine APIs.\n"],null,["# ee.FeatureCollection.aggregate_histogram\n\nAggregates over a given property of the objects in a collection, calculating a histogram of the selected property.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| Usage | Returns |\n|---------------------------------------------------|------------|\n| FeatureCollection.aggregate_histogram`(property)` | Dictionary |\n\n| Argument | Type | Details |\n|--------------------|-------------------|----------------------------------------------------------|\n| this: `collection` | FeatureCollection | The collection to aggregate over. |\n| `property` | String | The property to use from each element of the collection. |\n\nExamples\n--------\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\n// FeatureCollection of power plants in Belgium.\nvar fc = ee.FeatureCollection('WRI/GPPD/power_plants')\n .filter('country_lg == \"Belgium\"');\n\nprint('Histogram of power plant capacities (MW)',\n fc.aggregate_histogram('capacitymw')); // Dictionary\n```\nPython setup\n\nSee the [Python Environment](/earth-engine/guides/python_install) page for information on the Python API and using\n`geemap` for interactive development. \n\n```python\nimport ee\nimport geemap.core as geemap\n```\n\n### Colab (Python)\n\n```python\nfrom pprint import pprint\n\n# FeatureCollection of power plants in Belgium.\nfc = ee.FeatureCollection('WRI/GPPD/power_plants').filter(\n 'country_lg == \"Belgium\"')\n\nprint('Histogram of power plant capacities (MW):')\npprint(fc.aggregate_histogram('capacitymw').getInfo()) # Dictionary\n```"]]
