ee.FeatureCollection.aggregate_sample_var
קל לארגן דפים בעזרת אוספים
אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.
Aggregates over a given property of the objects in a collection, calculating the sample variance of the values of the selected property.
| שימוש | החזרות |
|---|
FeatureCollection.aggregate_sample_var(property) | מספר |
| ארגומנט | סוג | פרטים |
|---|
זה: collection | FeatureCollection | האוסף לצבירה. |
property | מחרוזת | המאפיין שבו רוצים להשתמש מכל רכיב באוסף. |
דוגמאות
עורך הקוד (JavaScript)
// FeatureCollection of power plants in Belgium.
var fc = ee.FeatureCollection('WRI/GPPD/power_plants')
.filter('country_lg == "Belgium"');
print('Sample variance of power plant capacities (MW)',
fc.aggregate_sample_var('capacitymw')); // 217604.420018647
הגדרת Python
מידע על Python API ועל שימוש ב-geemap לפיתוח אינטראקטיבי מופיע בדף
Python Environment.
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 variance of power plant capacities (MW):',
fc.aggregate_sample_var('capacitymw').getInfo()) # 217604.420018647
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2025-07-26 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2025-07-26 (שעון UTC)."],[[["\u003cp\u003e\u003ccode\u003eaggregate_sample_var\u003c/code\u003e calculates the sample variance 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 result is a single number representing the sample variance of the selected property across all features in the collection.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThis function is useful for understanding the spread or dispersion of a particular feature property within a dataset.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# ee.FeatureCollection.aggregate_sample_var\n\nAggregates over a given property of the objects in a collection, calculating the sample variance of the values of the selected property.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| Usage | Returns |\n|----------------------------------------------------|---------|\n| FeatureCollection.aggregate_sample_var`(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 variance of power plant capacities (MW)',\n fc.aggregate_sample_var('capacitymw')); // 217604.420018647\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 variance of power plant capacities (MW):',\n fc.aggregate_sample_var('capacitymw').getInfo()) # 217604.420018647\n```"]]
