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_total_var
تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
تُجمِّع هذه الدالة البيانات حسب سمة معيّنة للعناصر في مجموعة، وتحسب التباين الإجمالي لقيم السمة المحدّدة.
| الاستخدام | المرتجعات |
|---|
FeatureCollection.aggregate_total_var(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('Total variance of power plant capacities (MW)',
fc.aggregate_total_var('capacitymw')); // 214307.38335169878
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('Total variance of power plant capacities (MW):',
fc.aggregate_total_var('capacitymw').getInfo()) # 214307.38335169878
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_total_var\u003c/code\u003e calculates the total variance of a specified property across all features within a FeatureCollection.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt takes the FeatureCollection and the property name as input and returns a numerical value representing the total variance.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThis function is useful for understanding the dispersion or spread of a property's values within a dataset.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe example demonstrates calculating the total variance of power plant capacities in Belgium using a publicly available dataset.\u003c/p\u003e\n"]]],["The `aggregate_total_var` function calculates the total variance of a specified property across a FeatureCollection. It takes a FeatureCollection and a property name as input. The function then computes the total variance of the property's values for all objects within the collection. The output is a numerical value representing this total variance. For instance, the example demonstrates calculating the total variance of power plant capacities in Belgium using this method.\n"],null,["# ee.FeatureCollection.aggregate_total_var\n\nAggregates over a given property of the objects in a collection, calculating the total variance of the values of the selected property.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| Usage | Returns |\n|---------------------------------------------------|---------|\n| FeatureCollection.aggregate_total_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('Total variance of power plant capacities (MW)',\n fc.aggregate_total_var('capacitymw')); // 214307.38335169878\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('Total variance of power plant capacities (MW):',\n fc.aggregate_total_var('capacitymw').getInfo()) # 214307.38335169878\n```"]]
