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Timestamp:

10/31/16 11:08:07 (10 years ago)

Author:

eymar

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programmersguide/architecture/services/analysis/python/dcp

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 - ''dataSeriesName'': String com o nome da série de dados de PCD.
 - ''attribute'': String com o nome do atributo da PCD que deve ser utilizado para recuperar os valores, o atributo deve ser do tipo numérico (Ex. Integer, Float, Double, Long).
-- ''datasetIds'': Conjunto de identificadores dos DataSets que influenciam esta PCD. Esta informação deve ser lida utilizando os operadores de influência (Ver [wiki:programmersguide/architecture/services/analysis/python/dcp/influence Operadores de influência]  )  
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-==== Exemplo de uso ====
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-{{{
-moBuffer = Buffer(BufferType.object_plus_buffer, 2., "km")
+- ''datasetIds'': Conjunto de identificadores dos DataSets que influenciam objeto monitorado. Esta informação deve ser lida utilizando os operadores de influência (Ver [wiki:programmersguide/architecture/services/analysis/python/dcp/influence Operadores de influência]  )  
+
+==== Exemplo de uso ====
+
+{{{
+moBuffer = Buffer(BufferType.Out_union, 2, "km")
 ids = dcp.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
 x = dcp.min("Serra do Mar", "Pluvio", ids)
@@ -94 +94 @@
 - ''dataSeriesName'': String com o nome da série de dados de PCD.
 - ''attribute'': String com o nome do atributo da PCD que deve ser utilizado para recuperar os valores, o atributo deve ser do tipo numérico (Ex. Integer, Float, Double, Long).
-- ''datasetIds'': Conjunto de identificadores dos DataSets que influenciam esta PCD. Esta informação deve ser lida utilizando os operadores de influência (Ver [wiki:programmersguide/architecture/services/analysis/python/dcp/influence Operadores de influência]  )  
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-==== Exemplo de uso ====
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-{{{
-moBuffer = Buffer(BufferType.object_plus_buffer, 2., "km")
+- ''datasetIds'': Conjunto de identificadores dos DataSets que influenciam o objeto monitorado. Esta informação deve ser lida utilizando os operadores de influência (Ver [wiki:programmersguide/architecture/services/analysis/python/dcp/influence Operadores de influência]  )  
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+==== Exemplo de uso ====
+
+{{{
+moBuffer = Buffer(BufferType.Out_union, 2, "km")
 ids = dcp.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
 x = dcp.max("Serra do Mar", "Pluvio", ids)
@@ -122 +122 @@
 - ''dataSeriesName'': String com o nome da série de dados de PCD.
 - ''attribute'': String com o nome do atributo da PCD que deve ser utilizado para recuperar os valores, o atributo deve ser do tipo numérico (Ex. Integer, Float, Double, Long).
-- ''datasetIds'': Conjunto de identificadores dos DataSets que influenciam esta PCD. Esta informação deve ser lida utilizando os operadores de influência (Ver [wiki:programmersguide/architecture/services/analysis/python/dcp/influence Operadores de influência]  )  
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-==== Exemplo de uso ====
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-{{{
-moBuffer = Buffer(BufferType.object_plus_buffer, 2., "km")
+- ''datasetIds'': Conjunto de identificadores dos DataSets que influenciam o objeto monitorado. Esta informação deve ser lida utilizando os operadores de influência (Ver [wiki:programmersguide/architecture/services/analysis/python/dcp/influence Operadores de influência]  )  
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+==== Exemplo de uso ====
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+{{{
+moBuffer = Buffer(BufferType.Out_union, 2, "km")
 ids = dcp.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
 x = dcp.mean("Serra do Mar", "Pluvio", ids)
@@ -151 +151 @@
 - ''dataSeriesName'': String com o nome da série de dados de PCD.
 - ''attribute'': String com o nome do atributo da PCD que deve ser utilizado para recuperar os valores, o atributo deve ser do tipo numérico (Ex. Integer, Float, Double, Long).
-- ''datasetIds'': Conjunto de identificadores dos DataSets que influenciam esta PCD. Esta informação deve ser lida utilizando os operadores de influência (Ver [wiki:programmersguide/architecture/services/analysis/python/dcp/influence Operadores de influência]  )  
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-==== Exemplo de uso ====
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-{{{
-moBuffer = Buffer(BufferType.object_plus_buffer, 2., "km")
+- ''datasetIds'': Conjunto de identificadores dos DataSets que influenciam o objeto monitorado. Esta informação deve ser lida utilizando os operadores de influência (Ver [wiki:programmersguide/architecture/services/analysis/python/dcp/influence Operadores de influência]  )  
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+==== Exemplo de uso ====
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+{{{
+moBuffer = Buffer(BufferType.Out_union, 2, "km")
 ids = dcp.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
 x = dcp.sum("Serra do Mar", "Pluvio", ids)
@@ -181 +181 @@
 - ''dataSeriesName'': String com o nome da série de dados de PCD.
 - ''attribute'': String com o nome do atributo da PCD que deve ser utilizado para recuperar os valores, o atributo deve ser do tipo numérico (Ex. Integer, Float, Double, Long).
-- ''datasetIds'': Conjunto de identificadores dos DataSets que influenciam esta PCD. Esta informação deve ser lida utilizando os operadores de influência (Ver [wiki:programmersguide/architecture/services/analysis/python/dcp/influence Operadores de influência]  )  
+- ''datasetIds'': Conjunto de identificadores dos DataSets que influenciam o objeto monitorado. Esta informação deve ser lida utilizando os operadores de influência (Ver [wiki:programmersguide/architecture/services/analysis/python/dcp/influence Operadores de influência]  )  
 
 
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 Com o parâmetro ''datasetIds'':
 {{{
-moBuffer = Buffer(BufferType.object_plus_buffer, 2., "km")
+moBuffer = Buffer(BufferType.Out_union, 2, "km")
 ids = dcp.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
 x = dcp.median("Serra do Mar", "Pluvio", ids)
@@ -211 +211 @@
 - ''dataSeriesName'': String com o nome da série de dados de PCD.
 - ''attribute'': String com o nome do atributo da PCD que deve ser utilizado para recuperar os valores, o atributo deve ser do tipo numérico (Ex. Integer, Float, Double, Long).
-- ''datasetIds'': Conjunto de identificadores dos DataSets que influenciam esta PCD. Esta informação deve ser lida utilizando os operadores de influência (Ver [wiki:programmersguide/architecture/services/analysis/python/dcp/influence Operadores de influência]  )  
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-==== Exemplo de uso ====
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-{{{
-moBuffer = Buffer(BufferType.object_plus_buffer, 2., "km")
+- ''datasetIds'': Conjunto de identificadores dos DataSets que influenciam o objeto monitorado. Esta informação deve ser lida utilizando os operadores de influência (Ver [wiki:programmersguide/architecture/services/analysis/python/dcp/influence Operadores de influência]  )  
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+==== Exemplo de uso ====
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+{{{
+moBuffer = Buffer(BufferType.Out_union, 2, "km")
 ids = dcp.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
 x = dcp.standard_deviation("Serra do Mar", "Pluvio", ids)
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 - ''dataSeriesName'': String com o nome da série de dados de PCD.
 - ''attribute'': String com o nome do atributo da PCD que deve ser utilizado para recuperar os valores, o atributo deve ser do tipo numérico (Ex. Integer, Float, Double, Long).
-- ''datasetIds'': Conjunto de identificadores dos DataSets que influenciam esta PCD. Esta informação deve ser lida utilizando os operadores de influência (Ver [wiki:programmersguide/architecture/services/analysis/python/dcp/influence Operadores de influência]  )  
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-==== Exemplo de uso ====
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-{{{
-moBuffer = Buffer(BufferType.object_plus_buffer, 2., "km")
+- ''datasetIds'': Conjunto de identificadores dos DataSets que influenciam o objeto monitorado. Esta informação deve ser lida utilizando os operadores de influência (Ver [wiki:programmersguide/architecture/services/analysis/python/dcp/influence Operadores de influência]  )  
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+==== Exemplo de uso ====
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+{{{
+moBuffer = Buffer(BufferType.Out_union, 2, "km")
 ids = dcp.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
 x = dcp.variance("Serra do Mar", "Pluvio", ids)