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Timestamp:

10/31/16 11:17:25 (10 years ago)

Author:

eymar

Comment:

--

programmersguide/architecture/services/analysis/python/dcp

@@ -2 +2 @@
 = Operadores de PCDs =
 
-Conjunto de operadores para série de dados do tipo '''PCD'''
+Conjunto de operadores para série de dados do tipo '''PCD''' com objetos monitorados.
 
 - [wiki:programmersguide/architecture/services/analysis/python/dcp/influence Operadores de influência de PCDs]
 
-- [wiki:programmersguide/architecture/services/analysis/python/dcp/#OperadoresestatísticosdePCDs Operadores estatísticos de PCDs]
-- [wiki:programmersguide/architecture/services/analysis/python/dcp/history Operadores de histórico de PCDs]
-
-
-----
-
-
-== Operadores estatísticos de PCDs ==
+- [wiki:programmersguide/architecture/services/analysis/python/dcp/#OperadoresestatísticosdePCDs Operadores zonais estatísticos de PCDs]
+- [wiki:programmersguide/architecture/services/analysis/python/dcp/history Operadores zonais históricos de PCDs]
+
+
+----
+
+
+== Operadores zonais estatísticos de PCDs ==
 
 Conjunto de operadores estatísticos para série de dados do tipo '''PCD'''
@@ -34 +34 @@
 
 {{{
-terrama2.dcp.count("dataSeriesName", moBuffer)
+terrama2.dcp.zonal.count("dataSeriesName", moBuffer)
 }}}
 
@@ -47 +47 @@
 {{{
 moBuffer = Buffer(BufferType.Out_union, 2, "km")
-x = dcp.count("Serra do Mar", moBuffer)
+x = dcp.zonal.count("Serra do Mar", moBuffer)
 }}}
 
@@ -60 +60 @@
 
 {{{
-terrama2.dcp.min("dataSeriesName", "attribute", datasetIds)
+terrama2.dcp.zonal.min("dataSeriesName", "attribute", datasetIds)
 }}}
 
@@ -75 +75 @@
 moBuffer = Buffer(BufferType.Out_union, 2, "km")
 ids = dcp.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
-x = dcp.min("Serra do Mar", "Pluvio", ids)
+x = dcp.zonal.min("Serra do Mar", "Pluvio", ids)
 }}}
 
@@ -88 +88 @@
 
 {{{
-terrama2.dcp.max("dataSeriesName", "attribute", datasetIds)
-}}}
-
-
-==== Parâmetros ====
-
-- ''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 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]  )  
-
-==== 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)
+terrama2.dcp.zonal.max("dataSeriesName", "attribute", datasetIds)
+}}}
+
+
+==== Parâmetros ====
+
+- ''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 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]  )  
+
+==== Exemplo de uso ====
+
+{{{
+moBuffer = Buffer(BufferType.Out_union, 2, "km")
+ids = dcp.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
+x = dcp.zonal.max("Serra do Mar", "Pluvio", ids)
 }}}
 
@@ -116 +116 @@
 
 {{{
-terrama2.dcp.mean("dataSeriesName", "attribute", datasetIds)
-}}}
-
-
-==== Parâmetros ====
-
-- ''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 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]  )  
-
-
-==== Exemplo de uso ====
-
-{{{
-moBuffer = Buffer(BufferType.Out_union, 2, "km")
-ids = dcp.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
-x = dcp.mean("Serra do Mar", "Pluvio", ids)
+terrama2.dcp.zonal.mean("dataSeriesName", "attribute", datasetIds)
+}}}
+
+
+==== Parâmetros ====
+
+- ''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 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]  )  
+
+
+==== Exemplo de uso ====
+
+{{{
+moBuffer = Buffer(BufferType.Out_union, 2, "km")
+ids = dcp.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
+x = dcp.zonal.mean("Serra do Mar", "Pluvio", ids)
 }}}
 
@@ -143 +143 @@
 
 {{{
-terrama2.dcp.sum("dataSeriesName", "attribute", datasetIds)
+terrama2.dcp.zonal.sum("dataSeriesName", "attribute", datasetIds)
 }}}
 
@@ -161 +161 @@
 moBuffer = Buffer(BufferType.Out_union, 2, "km")
 ids = dcp.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
-x = dcp.sum("Serra do Mar", "Pluvio", ids)
+x = dcp.zonal.sum("Serra do Mar", "Pluvio", ids)
 }}}
 
@@ -175 +175 @@
 
 {{{
-terrama2.dcp.median("dataSeriesName", "attribute", datasetIds)
+terrama2.dcp.zonal.median("dataSeriesName", "attribute", datasetIds)
 }}}
 
@@ -192 +192 @@
 moBuffer = Buffer(BufferType.Out_union, 2, "km")
 ids = dcp.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
-x = dcp.median("Serra do Mar", "Pluvio", ids)
+x = dcp.zonal.median("Serra do Mar", "Pluvio", ids)
 }}}
 
@@ -205 +205 @@
 
 {{{
-terrama2.dcp.standard_deviation("dataSeriesName", "attribute", datasetIds)
-}}}
-
-
-==== Parâmetros ====
-
-- ''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 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]  )  
-
-
-==== Exemplo de uso ====
-
-{{{
-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)
+terrama2.dcp.zonal.standard_deviation("dataSeriesName", "attribute", datasetIds)
+}}}
+
+
+==== Parâmetros ====
+
+- ''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 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]  )  
+
+
+==== Exemplo de uso ====
+
+{{{
+moBuffer = Buffer(BufferType.Out_union, 2, "km")
+ids = dcp.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
+x = dcp.zonal.standard_deviation("Serra do Mar", "Pluvio", ids)
 }}}
 
@@ -235 +235 @@
 
 {{{
-terrama2.dcp.variance("dataSeriesName", "attribute", datasetIds)
-}}}
-
-
-==== Parâmetros ====
-
-- ''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 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]  )  
-
-
-==== Exemplo de uso ====
-
-{{{
-moBuffer = Buffer(BufferType.Out_union, 2, "km")
-ids = dcp.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
-x = dcp.variance("Serra do Mar", "Pluvio", ids)
-}}}
-
-
-----
+terrama2.dcp.zonal.variance("dataSeriesName", "attribute", datasetIds)
+}}}
+
+
+==== Parâmetros ====
+
+- ''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 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]  )  
+
+
+==== Exemplo de uso ====
+
+{{{
+moBuffer = Buffer(BufferType.Out_union, 2, "km")
+ids = dcp.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
+x = dcp.zonal.variance("Serra do Mar", "Pluvio", ids)
+}}}
+
+
+----