Changes between Version 9 and Version 10 of programmersguide/architecture/services/analysis/python/operadorPCD

Timestamp:

08/04/16 10:18:03 (10 years ago)

Author:

paulo.morais

Comment:

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programmersguide/architecture/services/analysis/python/operadorPCD

@@ -11 +11 @@
 
 {{{
-terrama2.dcp.count("dataSeriesName", moBuffer, [datasetIds])
+terrama2.dcp.count("dataSeriesName", moBuffer)
 }}}
 
@@ -19 +19 @@
 - ''dataSeriesName'': String com o nome da série de dados de PCD.
 - ''moBuffer'': Objeto Buffer para ser aplicado ao objeto monitorado. (Ver [wiki:programmersguide/architecture/services/analysis/python/buffer Buffer]  )  
-- ''datasetIds'': Parâmetro opcional com o conjunto de identificadores dos DataSets que influenciam esta PCD. Se este parâmetro não for informado ou estiver vazio as PCDs utilizadas serão determinadas de acordo com a configuração da regra de influência da análise.
-
-==== Exemplo de uso ====
-
-O parâmetro ''datasetIds'' é opcional, a seguinte assinatura é válida: 
-{{{
-moBuffer = Buffer(BufferType.object_plus_buffer, 2., "km")
-x = dcp.count("Serra do Mar", moBuffer, "1d")
+
+==== Exemplo de uso ====
+
+{{{
+moBuffer = Buffer(BufferType.object_plus_buffer, 2., "km")
+x = dcp.count("Serra do Mar", moBuffer)
+}}}
+
+----
+
+
+== Mínimo ==
+
+Retorna o menor valor do atributo das PCDs que interceptam o objeto monitorado ou sua área de influência.
+
+==== Assinatura ====
+
+{{{
+terrama2.dcp.min("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 esta PCD. 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.object_plus_buffer, 2., "km")
+ids = dcp.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
+x = dcp.min("Serra do Mar", "Pluvio", ids)
+}}}
+
+
+----
+
+== Máximo==
+
+Retorna o maior valor do atributo das PCDs que interceptam o objeto monitorado ou sua área de influência.
+
+==== Assinatura ====
+
+{{{
+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 esta PCD. 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.object_plus_buffer, 2., "km")
+ids = dcp.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
+x = dcp.max("Serra do Mar", "Pluvio", ids)
+}}}
+
+
+----
+
+== Média ==
+
+Retorna a média dos valores do atributo das PCDs que interceptam o objeto monitorado ou sua área de influência.
+
+==== Assinatura ====
+
+{{{
+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 esta PCD. 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.object_plus_buffer, 2., "km")
+ids = dcp.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
+x = dcp.mean("Serra do Mar", "Pluvio", ids)
+}}}
+
+----
+== Soma == 
+
+Retorna a soma dos valores do atributo das PCDs que interceptam o objeto monitorado ou sua área de influência.
+
+==== Assinatura ====
+
+{{{
+terrama2.dcp.sum("dataSeriesName", "attribute", datasetIds)
 }}}
 
 Com o parâmetro ''datasetIds'':
-{{{
-moBuffer = Buffer(BufferType.object_plus_buffer, 2., "km")
-x = dcp.count("Serra do Mar", moBuffer, "Pluvio", [1, 2, 3])
-}}}
-
-----
-
-
-== Mínimo ==
-
-Retorna o menor valor do atributo das PCDs que interceptam o objeto monitorado ou sua área de influência.
-
-==== Assinatura ====
-
-{{{
-terrama2.dcp.min("dataSeriesName", moBuffer, "attribute", [datasetIds])
-}}}
-
-
-==== Parâmetros ====
-
-- ''dataSeriesName'': String com o nome da série de dados de PCD.
-- ''moBuffer'': Objeto Buffer para ser aplicado ao objeto monitorado. (Ver [wiki:programmersguide/architecture/services/analysis/python/buffer Buffer]  )  
-- ''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'': Parâmetro opcional com o conjunto de identificadores dos DataSets que influenciam esta PCD. Se este parâmetro não for informado ou estiver vazio as PCDs utilizadas serão determinadas de acordo com a configuração da regra de influência da análise.
-
-==== Exemplo de uso ====
-
-O parâmetro ''datasetIds'' é opcional, a seguinte assinatura é válida: 
-{{{
-moBuffer = Buffer(BufferType.object_plus_buffer, 2., "km")
-x = dcp.min("Serra do Mar", moBuffer, "Pluvio")
-}}}
+
+
+==== 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 esta PCD. 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.object_plus_buffer, 2., "km")
+ids = dcp.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
+x = dcp.sum("Serra do Mar", "Pluvio", ids)
+}}}
+
+----
+
+
+== Mediana == 
+
+Retorna  a mediana dos valores do atributo das PCDs que interceptam o objeto monitorado ou sua área de influência.
+
+
+==== Assinatura ====
+
+{{{
+terrama2.dcp.median("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 esta PCD. 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 ====
 
 Com o parâmetro ''datasetIds'':
 {{{
 moBuffer = Buffer(BufferType.object_plus_buffer, 2., "km")
-x = dcp.min("Serra do Mar", moBuffer, "Pluvio", [1, 2, 3])
-}}}
-
-
-----
-
-== Máximo==
-
-Retorna o maior valor do atributo das PCDs que interceptam o objeto monitorado ou sua área de influência.
-
-==== Assinatura ====
-
-{{{
-terrama2.dcp.max("dataSeriesName", moBuffer, "attribute",  [datasetIds])
-}}}
-
-
-==== Parâmetros ====
-
-- ''dataSeriesName'': String com o nome da série de dados de PCD.
-- ''moBuffer'': Objeto Buffer para ser aplicado ao objeto monitorado. (Ver [wiki:programmersguide/architecture/services/analysis/python/buffer Buffer]  )  
-- ''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'': Parâmetro opcional com o conjunto de identificadores dos DataSets que influenciam esta PCD. Se este parâmetro não for informado ou estiver vazio as PCDs utilizadas serão determinadas de acordo com a configuração da regra de influência da análise.
-
-==== Exemplo de uso ====
-
-O parâmetro ''datasetIds'' é opcional, a seguinte assinatura é válida: 
-{{{
-moBuffer = Buffer(BufferType.object_plus_buffer, 2., "km")
-x = dcp.max("Serra do Mar", moBuffer, "Pluvio")
-}}}
-
-Com o parâmetro ''datasetIds'':
-{{{
-moBuffer = Buffer(BufferType.object_plus_buffer, 2., "km")
-x = dcp.max("Serra do Mar", moBuffer, "Pluvio", [1, 2, 3])
-}}}
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-
-== Média ==
-
-Retorna a média dos valores do atributo das PCDs que interceptam o objeto monitorado ou sua área de influência.
-
-==== Assinatura ====
-
-{{{
-terrama2.dcp.mean("dataSeriesName", moBuffer, "attribute", [datasetIds])
-}}}
-
-
-==== Parâmetros ====
-
-- ''dataSeriesName'': String com o nome da série de dados de PCD.
-- ''moBuffer'': Objeto Buffer para ser aplicado ao objeto monitorado. (Ver [wiki:programmersguide/architecture/services/analysis/python/buffer Buffer]  )  
-- ''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'': Parâmetro opcional com o conjunto de identificadores dos DataSets que influenciam esta PCD. Se este parâmetro não for informado ou estiver vazio as PCDs utilizadas serão determinadas de acordo com a configuração da regra de influência da análise.
-
-
-==== Exemplo de uso ====
-
-O parâmetro ''datasetIds'' é opcional, a seguinte assinatura é válida: 
-{{{
-moBuffer = Buffer(BufferType.object_plus_buffer, 2., "km")
-x = dcp.mean("Serra do Mar", moBuffer, "Pluvio")
-}}}
-
-Com o parâmetro ''datasetIds'':
-{{{
-moBuffer = Buffer(BufferType.object_plus_buffer, 2., "km")
-x = dcp.mean("Serra do Mar", moBuffer, "Pluvio", [1, 2, 3])
-}}}
-
-----
-== Soma == 
-
-Retorna a soma dos valores do atributo das PCDs que interceptam o objeto monitorado ou sua área de influência.
-
-==== Assinatura ====
-
-{{{
-terrama2.dcp.sum("dataSeriesName", moBuffer, "attribute", [datasetIds])
-}}}
-
-Com o parâmetro ''datasetIds'':
-
-
-==== Parâmetros ====
-
-- ''dataSeriesName'': String com o nome da série de dados de PCD.
-- ''moBuffer'': Objeto Buffer para ser aplicado ao objeto monitorado. (Ver [wiki:programmersguide/architecture/services/analysis/python/buffer Buffer]  )  
-- ''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'': Parâmetro opcional com o conjunto de identificadores dos DataSets que influenciam esta PCD. Se este parâmetro não for informado ou estiver vazio as PCDs utilizadas serão determinadas de acordo com a configuração da regra de influência da análise.
-
-
-==== Exemplo de uso ====
-
-O parâmetro ''datasetIds'' é opcional, a seguinte assinatura é válida: 
-{{{
-moBuffer = Buffer(BufferType.object_plus_buffer, 2., "km")
-x = dcp.sum("Serra do Mar", moBuffer, "Pluvio")
-}}}
-
-
-Com o parâmetro ''datasetIds'':
-{{{
-moBuffer = Buffer(BufferType.object_plus_buffer, 2., "km")
-x = dcp.sum("Serra do Mar", moBuffer, "Pluvio", [1, 2, 3])
-}}}
-
-----
-
-
-== Mediana == 
-
-Retorna  a mediana dos valores do atributo das PCDs que interceptam o objeto monitorado ou sua área de influência.
-
-
-==== Assinatura ====
-
-{{{
-terrama2.dcp.median("dataSeriesName", moBuffer, "attribute", [datasetIds])
-}}}
-
-
-==== Parâmetros ====
-
-- ''dataSeriesName'': String com o nome da série de dados de PCD.
-- ''moBuffer'': Objeto Buffer para ser aplicado ao objeto monitorado. (Ver [wiki:programmersguide/architecture/services/analysis/python/buffer Buffer]  )  
-- ''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'': Parâmetro opcional com o conjunto de identificadores dos DataSets que influenciam esta PCD. Se este parâmetro não for informado ou estiver vazio as PCDs utilizadas serão determinadas de acordo com a configuração da regra de influência da análise.
-
-
-==== Exemplo de uso ====
-
-O parâmetro ''datasetIds'' é opcional, a seguinte assinatura é válida: 
-{{{
-moBuffer = Buffer(BufferType.object_plus_buffer, 2., "km")
-x = dcp.median("Serra do Mar", moBuffer, "Pluvio")
-}}}
-
-Com o parâmetro ''datasetIds'':
-{{{
-moBuffer = Buffer(BufferType.object_plus_buffer, 2., "km")
-x = dcp.median("Serra do Mar", moBuffer, "Pluvio", [1, 2, 3])
+ids = dcp.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
+x = dcp.median("Serra do Mar", "Pluvio", ids)
 }}}
 
@@ -224 +182 @@
 
 {{{
-terrama2.dcp.standard_deviation("dataSeriesName", moBuffer, "attribute", [datasetIds])
-}}}
-
-
-==== Parâmetros ====
-
-- ''dataSeriesName'': String com o nome da série de dados de PCD.
-- ''moBuffer'': Objeto Buffer para ser aplicado ao objeto monitorado. (Ver [wiki:programmersguide/architecture/services/analysis/python/buffer Buffer]  )  
-- ''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'': Parâmetro opcional com o conjunto de identificadores dos DataSets que influenciam esta PCD. Se este parâmetro não for informado ou estiver vazio as PCDs utilizadas serão determinadas de acordo com a configuração da regra de influência da análise.
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-==== Exemplo de uso ====
-
-{{{
-moBuffer = Buffer(BufferType.object_plus_buffer, 2., "km")
-x = dcp.standard_deviation("Serra do Mar", moBuffer, "Pluvio")
-}}}
-
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-Com o parâmetro ''datasetIds'':
-{{{
-moBuffer = Buffer(BufferType.object_plus_buffer, 2., "km")
-x = dcp.standard_deviation("Serra do Mar", moBuffer, "Pluvio", [1, 2, 3])
-}}}
-
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+terrama2.dcp.standard_deviation("dataSeriesName", "attribute", datasetIds)
+}}}
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+==== 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 esta PCD. 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.object_plus_buffer, 2., "km")
+ids = dcp.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
+x = dcp.standard_deviation("Serra do Mar", "Pluvio", ids)
+}}}
+
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+== Variância == 
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+Retorna a variância dos valores do atributo das PCDs que interceptam o objeto monitorado ou sua área de influência.
+
+
+==== Assinatura ====
+
+{{{
+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 esta PCD. 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.object_plus_buffer, 2., "km")
+ids = dcp.influence.by_rule("Serra do Mar", moBuffer)
+x = dcp.variance("Serra do Mar", "Pluvio", ids)
+}}}
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