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_sample_sd
تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
تُجمِّع هذه الدالة البيانات حسب سمة معيّنة للعناصر في مجموعة، وتحسب عيّنة الانحراف المعياري لقيم السمة المحدّدة.
| الاستخدام | المرتجعات |
|---|
FeatureCollection.aggregate_sample_sd(property) | العدد |
| 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('Sample std. deviation of power plant capacities (MW)',
fc.aggregate_sample_sd('capacitymw')); // 466.480889231
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)
# FeatureCollection of power plants in Belgium.
fc = ee.FeatureCollection('WRI/GPPD/power_plants').filter(
'country_lg == "Belgium"')
print('Sample std. deviation of power plant capacities (MW):',
fc.aggregate_sample_sd('capacitymw').getInfo()) # 466.480889231
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\u003e\u003ccode\u003eaggregate_sample_sd\u003c/code\u003e calculates the sample standard deviation of a specified property within a FeatureCollection.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt takes the FeatureCollection and the property name as input.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe function returns a single numeric value representing the sample standard deviation.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThis function is useful for understanding the dispersion or variability of a property within a collection of geographic features.\u003c/p\u003e\n"]]],["The `aggregate_sample_sd` function calculates the sample standard deviation of a specified property across a FeatureCollection. It takes the collection and the property name as input, returning a numerical value representing the standard deviation. For instance, applied to a FeatureCollection of power plants, it can compute the sample standard deviation of their capacities. The example shows calculating the sample standard deviation of power plant `capacitymw` for power plants in Belgium.\n"],null,["# ee.FeatureCollection.aggregate_sample_sd\n\nAggregates over a given property of the objects in a collection, calculating the sample std. deviation of the values of the selected property.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| Usage | Returns |\n|---------------------------------------------------|---------|\n| FeatureCollection.aggregate_sample_sd`(property)` | Number |\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('Sample std. deviation of power plant capacities (MW)',\n fc.aggregate_sample_sd('capacitymw')); // 466.480889231\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\n# FeatureCollection of power plants in Belgium.\nfc = ee.FeatureCollection('WRI/GPPD/power_plants').filter(\n 'country_lg == \"Belgium\"')\n\nprint('Sample std. deviation of power plant capacities (MW):',\n fc.aggregate_sample_sd('capacitymw').getInfo()) # 466.480889231\n```"]]
