ঘোষণা :
15 এপ্রিল, 2025 এর আগে আর্থ ইঞ্জিন ব্যবহার করার জন্য নিবন্ধিত সমস্ত অবাণিজ্যিক প্রকল্পগুলিকে অবশ্যই আর্থ ইঞ্জিন অ্যাক্সেস বজায় রাখার জন্য
অ-বাণিজ্যিক যোগ্যতা যাচাই করতে হবে।
ee.FeatureCollection.aggregate_sample_sd
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
একটি সংগ্রহে বস্তুর প্রদত্ত সম্পত্তির উপর সমষ্টি, নমুনা std গণনা করে। নির্বাচিত সম্পত্তির মানগুলির বিচ্যুতি।
| ব্যবহার | রিটার্নস | FeatureCollection. aggregate_sample_sd (property) | সংখ্যা |
| যুক্তি | টাইপ | বিস্তারিত | এই: collection | ফিচার কালেকশন | সংগ্রহ ওভার সমষ্টি. |
property | স্ট্রিং | সংগ্রহের প্রতিটি উপাদান থেকে ব্যবহার করার জন্য সম্পত্তি। |
উদাহরণ
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
// 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 পাইথন সেটআপ
পাইথন এপিআই এবং ইন্টারেক্টিভ ডেভেলপমেন্টের জন্য geemap ব্যবহার করার জন্য পাইথন এনভায়রনমেন্ট পৃষ্ঠাটি দেখুন।
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (পাইথন)
# 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
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-24 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-24 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[[["\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```"]]
