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Arcpy.GetParameterAsText() a-t-il un type de données ?

Arcpy.GetParameterAsText() a-t-il un type de données ?


import arcpy # Récupérer les paramètres d'entrée inX = arcpy.GetParameterAsText(0) inY = arcpy.GetParameterAsText(1) inDescription = arcpy.GetParameterAsText(2) incidentsFC = "C:/Data/Yakima/Incidents.shp" descriptionField = "DESCR" # Créez un tuple de champs pour mettre à jour fieldsToUpdate = ("[email protected]", descriptionField) # Créez le curseur d'insertion avec arcpy.da.InsertCursor(incidentsFC, fieldsToUpdate) comme curseur : # Insérez la ligne fournissant un tuple d'attributs affectés cursor.insertRow (((float(inX),float(inY)), inDescription))

Je suis tombé sur cet outil de script dans un cours en ligne qui montre un exemple d'utilisation du curseur d'insertion où nous insérons une ligne dans un fichier de formes de points. Je ne pouvais pas comprendre quelque chose ici. Est-ce que nous spécifions d'une manière ou d'une autre quel "type" d'entrée nous fournirons lorsque nous utiliseronsGetParameterAsText()?

Si oui, alors pourquoi devons-nous spécifier à nouveau dans la dernière ligne que les coordonnées données précédemment sont de type flottant ?

Ne pouvons-nous pas simplement écrirecurseur.insertRow((inX, inY), inDescription)et si non, alors comment Python comprend-il l'entrée dans la variabledansDescriptionest une chaîne/texte sans utiliser les guillemets doubles n'importe où ?


Comme l'indique le nom GetParameterAsText(), ou la documentation l'indique, la valeur sera convertie en texte, ou comme nous l'appelons : un chaîne de caractères.

Obtient le paramètre spécifié sous forme de chaîne **text** par sa position d'index dans la liste des paramètres.

Ainsi, si l'utilisateur entre des coordonnées, telles que 35.5432 alors l'outil comprendrait ceux comme '35.5432', un string. Cependant, ce n'est pas nécessairement ce que nous voulons, donc, dans ce cas, nous reconvertirions cette chaîne en nombre. Comme nous nous intéressons aux décimales, nous devons le convertir en un flotter (pas un entier, car cela supprimerait les décimales), et utilisez flotter().

Notez que vous pourriez également avoir converti directement lors de l'obtention des paramètres :

inX = float(arcpy.GetParameterAsText(0))

À mon avis, cela rend le code plus facile à lire et moins encombré par la suite.

La partie importante avec GetParameterAsText() est ce que vous définissez dans ArcGIS, lorsque vous créez l'outil. Ici, le type de données interne à ArcGIS le plus important est défini. Cela peut être intimidant au début, et parfois il faut essayer plusieurs fois jusqu'à trouver le bon type. L'interface ressemble à ceci (désolé, interface allemande !) :

Mais en fin de compte, il arriverait dans votre Python comme texte, donc parfois des conversions sont nécessaires, comme le flotter() dans ce cas!


Pour respecter le type d'entrée défini dans la boîte de dialogue d'un outil de script Python, vous devez utiliser arcpy.GetParameter().

En utilisant arcpy.GetParameterAsText(), je comprends que tout ce qui est ingéré voit son type de données converti en une chaîne.

Il semble queflotterest utilisé ici pour convertir ces chaînes en nombres à virgule flottante.


Définition des paramètres de l'outil de script

Presque tous les outils ont des paramètres et vous définissez leurs valeurs dans la boîte de dialogue de l'outil ou dans un script. Lorsque l'outil est exécuté, les valeurs des paramètres sont envoyées au code source de votre outil. Votre outil lit ces valeurs et poursuit son travail.

Les paramètres de l'outil de script peuvent être définis lors de l'utilisation de l'assistant d'ajout de script. Vous pouvez également ajouter, supprimer et modifier des paramètres d'outil de script à partir de la boîte de dialogue Propriétés d'un outil. Pour accéder aux propriétés de l'outil de script, cliquez avec le bouton droit sur l'outil, cliquez sur Propriétés , puis sur l'onglet Paramètres.

Que vous définissiez des paramètres dans l'assistant d'ajout de script ou dans la boîte de dialogue Propriétés, les procédures (telles que décrites ici) sont les mêmes.

Pour ajouter un nouveau paramètre, cliquez sur la première cellule vide dans la colonne Nom d'affichage et saisissez le nom du paramètre. C'est le nom qui sera affiché dans la boîte de dialogue de l'outil et peut contenir des espaces. Pour la syntaxe Python, le nom du paramètre sera le nom d'affichage avec des espaces remplacés par des traits de soulignement (_).

Après avoir entré le nom d'affichage du paramètre, choisissez un type de données pour le paramètre en cliquant dans la cellule Type de données, comme indiqué ci-dessous.

Chaque paramètre a des propriétés supplémentaires que vous pouvez définir, comme indiqué ci-dessous.

Peut être Obligatoire, Facultatif ou Dérivé. Dérivé signifie que l'utilisateur de votre outil n'entre pas de valeur pour le paramètre. Les types dérivés sont toujours des paramètres de sortie.

Peut être une entrée ou une sortie. Si le paramètre Type est Dérivé, la direction est toujours égale à Sortie.

Multivaleur est Oui si vous voulez une liste de valeurs et Non si vous voulez une valeur unique.

La valeur par défaut du paramètre. Lorsque le type de données du paramètre est un ensemble de fonctionnalités ou un ensemble d'enregistrements, Default est remplacé par Schema.

Si la valeur par défaut du paramètre doit provenir d'un paramètre d'environnement, cette propriété contient le nom du paramètre d'environnement.

Si vous souhaitez que seuls certains ensembles de données ou valeurs soient saisis pour un paramètre, vous pouvez spécifier un filtre. Il existe six types de filtres, et le type de filtre que vous pouvez choisir dépend du type de données du paramètre.

Cette propriété s'applique aux paramètres de sortie dérivés et aux types de données des paramètres d'entrée. Pour les paramètres de sortie dérivés, Obtained from peut être défini sur le paramètre contenant la définition de la sortie. Pour les paramètres d'entrée, Obtenu à partir de est défini sur le paramètre contenant les informations nécessaires à l'entrée.

Cette propriété s'applique uniquement aux paramètres de sortie. La valeur est l'emplacement d'un fichier de couche ( .lyr ) qui contient la symbologie pour afficher la sortie.

Il y a trois choix pour le type :

  • UNE Obligatoire Le paramètre nécessite une valeur d'entrée de la part de l'utilisateur. L'outil ne peut pas être exécuté tant que l'utilisateur n'a pas fourni une valeur.
  • Une Optionnel Le paramètre ne nécessite pas de valeur de la part de l'utilisateur.
  • UNE Dérivé paramètre est uniquement pour les paramètres de sortie (voir Direction ci-dessous). Un paramètre de sortie dérivé ne s'affiche pas dans la boîte de dialogue de l'outil.

Il existe cinq utilisations pour un paramètre de sortie dérivé, comme suit :

  • La sortie est la même que l'entrée, telle que Calculate Field . Calculer le champ modifie les valeurs d'un champ particulier sur la table d'entrée - il ne crée pas de nouvelle table ni ne modifie le schéma de l'entrée. D'autres outils dont la sortie est la même que l'entrée peuvent être trouvés dans la boîte à outils d'édition.
  • L'outil modifie le schéma de l'entrée, tel que Add Field . Ajouter un champ ajoute un champ à la table d'entrée, il ne crée pas de nouvelle table de sortie.
  • L'outil crée une sortie à l'aide d'informations dans d'autres paramètres, tels que l'outil Créer une classe d'entités. Avec l'outil Créer une classe d'entités, vous spécifiez l'espace de travail et le nom de la nouvelle classe d'entités, et la classe d'entités est créée pour vous.
  • L'outil génère une valeur scalaire par opposition à un ensemble de données. Get Count , par exemple, renvoie un entier long (le nombre d'enregistrements). Chaque fois qu'un outil génère une valeur scalaire, la sortie est Dérivée.
  • L'outil créera des données dans un emplacement connu. Par exemple, vous pouvez avoir un script qui met à jour une table existante dans un espace de travail connu. L'utilisateur n'a pas besoin de fournir cette table dans la boîte de dialogue ou dans le script.

Si votre outil de script a une sortie dérivée, vous devez définir la valeur du paramètre de sortie dérivé dans votre script à l'aide de la fonction SetParameterAsText().

Tous les outils doivent avoir des sorties

Tous les outils de script doivent avoir des paramètres de sortie afin qu'ils puissent être utilisés dans ModelBuilder. L'idée fondamentale de ModelBuilder est de connecter la sortie des outils aux entrées d'autres outils, et si votre outil de script n'a pas de paramètre de sortie, il n'est pas très utile dans ModelBuilder. À tout le moins, vous pouvez générer un booléen contenant true si l'outil s'est terminé avec succès et false dans le cas contraire.

Sortie dérivée qui modifie un paramètre d'entrée

L'illustration ci-dessous montre un outil de script hypothétique, Mettre à jour les valeurs de champ , utilisé dans ModelBuilder. (À des fins de discussion, Mettre à jour les valeurs de champ est utilisé par une organisation pour examiner le contenu d'un ensemble de champs de texte connus et corrige les erreurs d'orthographe et de majuscule.) Mettre à jour les valeurs de champ ne produit pas une nouvelle classe d'entités, mais met à jour le champ valeurs sur la classe d'entités en entrée.

La définition de paramètre correcte de Mettre à jour les valeurs de champ est indiquée dans l'illustration ci-dessous, où Mettre à jour les valeurs de champ a un paramètre de classe d'entités en sortie avec Type défini sur Dérivé. Étant donné que la sortie est la même que l'entrée pour cet outil, Obtained from est défini sur le paramètre d'entrée. ( Obtenu à partir de utilise le nom du paramètre, qui est le nom d'affichage avec des espaces remplacés par des traits de soulignement.)

Sortie dérivée qui ne modifie pas un paramètre d'entrée

L'illustration ci-dessous montre un outil différent, où la sortie est dérivée, mais elle n'est obtenue à partir d'aucun paramètre d'entrée ( Obtenu à partir de est laissé vide). Dans ce scénario, l'outil Post Data to Repository hypothétique copie la classe d'entités en entrée dans un espace de travail connu (le référentiel), puis ajoute et renseigne un champ date/heure.

Réglage de la valeur de sortie

Dans le modèle illustré ci-dessus, notez que l'outil Copier les entités est vide (blanc au lieu de jaune). En effet, la variable Entités en sortie, bien que verte, ne contient pas de valeur : le nom et l'emplacement des entités en sortie ne sont pas connus tant que l'outil n'est pas exécuté. Dans ce cas, votre script doit spécifier la valeur de sortie à l'aide de la fonction ArcPy SetParameterAsText() . La fonction SetParameterAsText() définit la valeur d'un paramètre de sortie à l'aide d'une chaîne de texte ou d'un objet, tel qu'une table de valeurs.

Il est possible de fournir une valeur pour la sortie avant l'exécution de l'outil en fournissant le code de validation de l'outil.

Voici un exemple de code qui utilise SetParameterAsText() , basé sur le travail effectué par le script Post Data to Repository, décrit ci-dessus.

Valeurs de sortie au lieu de données

Les exemples ci-dessus montrent la sortie d'ensembles de données dérivés. Certains outils, cependant, génèrent des valeurs au lieu d'ensembles de données, tels que l'outil Get Count, qui génère un type de données Long contenant le nombre de lignes d'une table. La sortie de valeurs au lieu d'ensembles de données est courante. Vous pouvez avoir vos propres scripts qui effectuent une analyse sur plusieurs ensembles de données connexes et ne génèrent rien de plus que quelques nombres ou une valeur booléenne réussite/échec.

Les paramètres de sortie contenant des types de données de valeur (tels que Long ou Boolean) sont toujours Dérivés plutôt que Requis.


Modèle de description de poste d'analyste SIG

Nous recherchons des candidats polyvalents avec une formation quantitative pour le poste d'analyste SIG. Les analystes SIG sont chargés de découvrir des modèles et des tendances grâce à la cartographie spatiale, de développer des applications et des outils de cartographie et de gérer une bibliothèque numérique de cartes géographiques dans divers types de fichiers, entre autres tâches.

Les analystes SIG devront expliquer aux clients les tendances géographiques et les conclusions de leurs analyses, ce qui nécessite une excellente communication écrite et verbale.


Estimation du retour sur investissement d'une solution SIG (Système d'information géographique) pour l'analyse de localisation

Si votre organisation évalue la faisabilité d'une solution SIG ou dispose déjà d'une plate-forme d'analyse de localisation mature, le calcul du bénéfice dérivé pour le résultat net est un exercice puissant et constructif. L'objectif de cet article est d'aider à construire la justification commerciale avec le ROI (Retour sur Investissement) comme critère quantitatif pour mesurer le coût/bénéfice et la valeur obtenue à partir d'une solution SIG.

De nombreux avantages tangibles et intangibles découlent des problèmes qu'une solution SIG résoudra. Qualifier et quantifier les résultats de l'exercice de retour sur investissement puis les documenter est une pratique courante et de nombreux outils sont disponibles pour aider au calcul.

Construire le business case

Une analyse de rentabilisation est mieux décrite comme une histoire financière basée sur des faits, des hypothèses structurées et une logique. Il fournit un véhicule par lequel l'impact financier des options peut être examiné et des conclusions tirées.

Une banque souhaite analyser ses clients et ses prêts par emplacement, produit, secteur, risque et exposition au risque. La banque souhaite aider un gestionnaire à visualiser ses comptes dans un tableau de bord facile à utiliser. Après examen de leurs capacités, un tableau d'araignée a été produit avec les fonctionnalités actuelles et souhaitées.

La banque avait des écarts considérables entre l'endroit où elle se trouvait et l'endroit où elle souhaitait être en tant qu'organisation. Ils voulaient pouvoir superposer une carte des clients avec la trajectoire d'un ouragan ou voir quels clients ou installations se trouvent à moins de 25 milles de la faille de San Andreas ou à moins de 25 pieds au-dessus du niveau de la mer le long des zones côtières. En collaboration avec la haute direction, les lacunes ont été classées par ordre de priorité, puis une valeur a été attribuée. Les résultats ont été tabulés et communiqués à la haute direction à l'aide d'un modèle de retour sur investissement standard.

Le cas d'utilisation ci-dessus a été simplifié à l'extrême, mais la justification de la construction peut se résumer à quelques étapes de base. Le schéma ci-dessous utilise un processus en cinq étapes dérivé des pratiques standard de calcul du retour sur investissement. Ces étapes ont été adaptées de « Les avantages commerciaux du SIG : une approche ROI » mais résumées pour une approche plus agile.

  1. Déterminer le besoin et les avantages d'une solution SIG
  2. Définir et hiérarchiser les besoins et les opportunités de l'entreprise
  3. Évaluer le budget et les échéanciers du projet
  4. Estimer les avantages
  5. Documenter et présenter les résultats

Étape 1 - Déterminer les besoins et les avantages d'une solution SIG

Votre solution SIG s'aligne-t-elle sur les objectifs stratégiques de votre organisation ?

La première étape du calcul de votre retour sur investissement consistera à examiner ce qui motive le besoin d'une solution SIG. Vous devrez évaluer vos problèmes organisationnels et les comparer à vos buts et objectifs. Au cours de cette étape, vous devez consulter les parties prenantes cruciales et identifier les améliorations et les avantages d'une solution SIG. Les décideurs clés doivent être identifiés et doivent être mis au courant de l'étude de retour sur investissement. Leur implication et leur approbation sont cruciales pour le processus de retour sur investissement

Étape 2 - Définir et hiérarchiser les besoins et les opportunités de l'entreprise

La définition de la portée du projet est la suivante. Obtenir un accord sur les problèmes que la solution SIG résoudra et les fonctionnalités nécessaires, tout en sachant ce qui est agréable avoir contre ce que vous besoin avoir, doit être documenté. Les points faibles doivent être définis de manière objective et hiérarchisés avec les utilisateurs finaux et les partenaires commerciaux. Vous devez également décrire les coûts d'opportunité et les risques liés à l'absence de solution SIG. Les actifs incorporels sont beaucoup plus difficiles à quantifier, mais une valeur doit tout de même leur être attribuée. Les objectifs critiques doivent être comparés pour une évaluation avant et après.

Étape 3 – Évaluer les besoins budgétaires

Une fois la portée de la solution convenue, le coût du projet doit être estimé. Les étapes sont les mêmes si la solution SIG est déjà en place et que vous ajoutez simplement des fonctionnalités ou des fonctionnalités.

Le modèle de retour sur investissement vous permet de décomposer les éléments associés aux projets spécifiques de votre portefeuille pour permettre la comparaison entre la valeur des avantages d'un cas de base calculé sans SIG et un cas calculé avec SIG. Pour compléter le modèle, il est nécessaire de revoir la liste d'opportunités d'origine.

Étape 4 - Estimer les avantages

Afin d'estimer un type de retour sur investissement dans l'analyse de localisation, une valeur doit être attribuée aux dividendes dérivés de la solution. La cartographie des capacités au début (actuel) du projet et de ce qui devrait être réalisé (souhaité) vous permet de voir l'« écart » et d'attribuer une valeur à cet écart. En travaillant avec les cadres supérieurs et vos objectifs organisationnels, vous devriez être en mesure de faire équipe et d'évaluer la valeur d'atteindre les capacités souhaitées. C'est un excellent exercice pour obtenir l'adhésion et hiérarchiser les capacités qui ajoutent le plus de valeur.

Il existe de nombreux modèles de retour sur investissement disponibles gratuitement sur le Web et vous pouvez plonger aussi profondément que vous le souhaitez dans les mauvaises herbes financières. La profondeur dépend du niveau de détail requis par votre gestion. En utilisant ces modèles et capacités de mappage, vous devriez être en mesure d'utiliser les avantages estimés pour attribuer une valeur quantitative avec les modèles. Sur la base des résultats de l'analyse, il peut être nécessaire d'ajuster le budget ou de rechercher des exemples supplémentaires d'avantages quantitatifs pouvant être modélisés afin de présenter un argumentaire solide en faveur du SIG.

Étape 5 - Documenter et présenter les résultats

La dernière étape consistera à compiler vos modèles et à créer des rapports dans le but de démontrer à la haute direction la valeur du financement d'une solution SIG pour l'analyse de localisation. Vous pouvez utiliser de nombreux styles différents pour formater votre rapport, mais je vous suggère de commencer par un plan contenant les éléments clés suivants :

Résumé - Il doit s'agir d'un aperçu de haut niveau de vos conclusions et d'une proposition pour aller de l'avant. Il doit être rédigé en pensant à la direction de votre équipe.

Contexte et histoire - Décrivez le besoin ou le manque à l'origine de ce projet et pourquoi votre organisation a décidé de se pencher sur ce type de solution.

Objet et portée - Ensuite, vous devez fournir un aperçu de la justification de ce projet et un examen des processus et des capacités.

Projet proposé - L'étape suivante consiste à décrire les solutions aux problèmes décrits ci-dessus. Il doit être suffisamment détaillé pour décrire avec précision les caractéristiques et fonctionnalités qui seront incluses.

Coût et délai - Le budget et les dollars tout-puissants recevront le plus d'attention. Le calendrier et les ressources internes et externes doivent être inclus dans cette section. C'est la section la plus difficile du rapport et elle devrait recevoir la plus grande attention. Si cette partie n'est pas jugée exacte, elle mettra toute la solution en péril.

Action recommandée - Le but de la dernière section est de résumer les résultats et de faire une recommandation à la haute direction que le programme devrait être financé tel que proposé dans le rapport. Cette dernière section doit être très axée sur vos arguments clés et ne doit pas dépasser quelques paragraphes.

Glossaire des termes – La dernière section doit contenir une annexe avec un glossaire des termes utilisés dans votre rapport. Votre glossaire doit inclure à la fois les termes SIG et les termes financiers du ROI. Très probablement, le rapport sera présenté aux deux auditoires et il y a de fortes chances que seuls les lecteurs ne connaissent que les termes financiers ou SIG, pas les deux. Il sera donc utile de garder tout le monde sur la même longueur d'onde.

Un retour sur investissement positif raconte une histoire convaincante, surtout si les avantages correspondent à la mission et à l'orientation stratégique de votre organisation. Des avantages tangibles et intangibles peuvent être obtenus avec un meilleur accès aux données et une meilleure qualité des données pour la prise de décision. Sans estimation du retour sur investissement, la haute direction ne peut se concentrer que sur le coût d'une solution SIG et non sur les avantages organisationnels. L'estimation de la valeur de vos solutions SIG fournit un cadre et une feuille de route efficaces pour la solution d'analyse de localisation.

Si votre organisation est sur le point d'évaluer une solution SIG, notre équipe peut vous aider à calculer son ROI. Nous vous offrons quelques heures gratuites pour vous guider dans votre projet et vous lancer dans la bonne direction. Si vous souhaitez plus d'informations, n'hésitez pas à remplir le formulaire ci-dessous et nous vous contacterons sous peu.

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Environnement

Vous pouvez définir la valeur par défaut d'un paramètre sur la valeur d'un paramètre d'environnement en cliquant avec le bouton droit sur la cellule en regard de Environnement et en choisissant le nom du paramètre d'environnement. Une fois que vous avez choisi un paramètre d'environnement, la propriété Par défaut sera ignorée. Pour utiliser la propriété Par défaut au lieu de la propriété Environnement, désactivez la propriété Environnement en sélectionnant l'entrée vide dans la liste déroulante.


Opérations analytiques de base d'OLAP

  1. Réduction des dimensions
  2. Grimper dans la hiérarchie des concepts. La hiérarchie des concepts est un système de regroupement des éléments en fonction de leur ordre ou de leur niveau.

Considérez le schéma suivant

  • Dans cet exemple, les villes New Jersey et Lost Angles et enroulées dans le pays USA
  • Le chiffre d'affaires du New Jersey et de Los Angeles est respectivement de 440 et 1560. Ils deviennent 2000 après roll-up
  • Dans ce processus d'agrégation, les données sont la hiérarchie des emplacements qui remonte de la ville au pays.
  • Dans le processus d'enroulement, au moins une ou plusieurs dimensions doivent être supprimées. Dans cet exemple, la dimension Quater est supprimée.

2) Exploration

  • Le premier trimestre est détaillé jusqu'aux mois de janvier, février et mars. Les ventes correspondantes sont également des registres.
  • Dans cet exemple, les mois de dimension sont ajoutés.

Ici, une dimension est sélectionnée et un nouveau sous-cube est créé.

Le diagramme suivant explique comment l'opération de découpage s'est effectuée :

Cette opération est similaire à une tranche. La différence entre les dés est que vous sélectionnez 2 dimensions ou plus qui entraînent la création d'un sous-cube.

Dans Pivot, vous faites pivoter les axes de données pour fournir une présentation de substitution des données.

Dans l'exemple suivant, le pivot est basé sur les types d'élément.


4 réponses 4

L'objet dtype vient de NumPy, il décrit le type d'élément dans un ndarray . Chaque élément d'un ndarray doit avoir la même taille en octets. Pour int64 et float64 , ils sont de 8 octets. Mais pour les chaînes, la longueur de la chaîne n'est pas fixe. Ainsi, au lieu d'enregistrer directement les octets de chaînes dans le ndarray, Pandas utilise un objet ndarray , qui enregistre des pointeurs vers des objets car le dtype de ce type ndarray est un objet.

  • le tableau int64 contient 4 valeurs int64.
  • le tableau d'objets contient 4 pointeurs vers 3 objets chaîne.

La réponse de @HYRY est excellente. Je veux juste donner un peu plus de contexte..

Les tableaux stockent les données sous contigu, taille fixe blocs de mémoire. La combinaison de ces propriétés est ce qui rend les baies ultra-rapides pour l'accès aux données. Par exemple, considérez comment votre ordinateur peut stocker un tableau d'entiers 32 bits, [3,0,1] .

Si vous demandez à votre ordinateur de récupérer le 3ème élément du tableau, il commencera au début, puis sautera sur 64 bits pour atteindre le 3ème élément. Savoir exactement combien de bits doivent sauter est ce qui rend les tableaux rapides.

Considérons maintenant la séquence de chaînes ['hello', 'i', 'am', 'a', 'banana'] . Les chaînes sont des objets dont la taille varie, donc si vous essayez de les stocker dans des blocs de mémoire contigus, cela finira par ressembler à ceci.

Désormais, votre ordinateur ne dispose pas d'un moyen rapide d'accéder à un élément demandé au hasard. La clé pour surmonter cela est d'utiliser des pointeurs. Fondamentalement, stockez chaque chaîne dans un emplacement mémoire aléatoire et remplissez le tableau avec l'adresse mémoire de chaque chaîne. (Les adresses mémoire ne sont que des entiers.) Alors maintenant, les choses ressemblent à ceci

Maintenant, si vous demandez à votre ordinateur de récupérer le 3ème élément, comme avant, il peut sauter sur 64 bits (en supposant que les adresses mémoire sont des entiers de 32 bits), puis faire une étape supplémentaire pour aller chercher la chaîne.

Le défi pour NumPy est qu'il n'y a aucune garantie que les pointeurs pointent réellement vers des chaînes. C'est pourquoi il signale le dtype comme 'objet'.

Je vais sans vergogne brancher mon propre cours sur NumPy où j'en ai discuté à l'origine.


Types de données sur la santé de la population

À mesure que la discipline naissante de la santé des populations continue de croître en portée et en influence, il en va de même pour l'étendue des populations avec lesquelles des données de santé spécifiques peuvent englober. Bien que les données sur la santé de la population incluent toujours de grands ensembles de personnes ou de patients, la portée particulière de ce qui définit une « population » en termes de soins de santé est en constante évolution.

Les données sur la santé de la population peuvent inclure des groupes tels que des employés, des personnes atteintes d'une maladie spécifique, des étudiants d'une ville ou d'un campus particulier, des anciens combattants, des personnes handicapées et des prisonniers, pour n'en nommer que quelques-uns. Les populations ont également été délimitées en fonction de la race, du sexe, du revenu et de l'éducation. Les déterminants des données sur la santé de la population peuvent également ne pas être exclusifs à des groupes spécifiques, mais aussi à des environnements physiques qui comprennent un large éventail de personnes, tels que les systèmes de soins médicaux et les environnements sociaux, physiques, biologiques et géographiques. En fait, la recherche mondiale consacrée à l'impact sur la santé de problèmes tels que le changement climatique a souvent des liens étroits avec le domaine de la santé des populations.

Alors que les groupes d'intérêt spécifiques dans les études sur la santé des populations changent continuellement, il en va de même des types de données utilisées dans les enquêtes sur la santé des populations, la recherche universitaire et les études médicales. Des données cliniques spécifiques aux enquêtes largement complétées, aux statistiques de santé publique et aux données de recensement, l'éventail d'influence quant à ce qui définit les données sur la santé de la population est considérablement large.

Les données sur les réclamations peuvent inclure les données démographiques des patients, les codes de diagnostic, les dates de soins spécifiques et les paramètres de coût. La principale valeur des données sur les réclamations est qu'elles aident les professionnels de l'informatique de santé à servir de base aux professionnels de la santé pour mieux évaluer qui ils traitent, à quels problèmes de santé majeurs ils sont confrontés, et à quoi et comment ces groupes spécifiques paient pour le traitement.

Les dossiers de santé électroniques, communément appelés DSE, fournissent des données aux professionnels de la santé de la population qui offrent un aperçu direct des résultats cliniques. En plus d'offrir de nouvelles perspectives dans les processus de soins, les données EHR comprennent également des informations axées sur le patient, notamment les signes vitaux, les données de laboratoire et l'imagerie, les antécédents de vaccination et d'allergie, ainsi que d'autres mesures détaillées clés.

Les données socio-économiques sont également une riche ressource pour les professionnels de la santé des populations. Les facteurs environnementaux, sociaux et communautaires peuvent jouer un rôle clé dans l'élaboration de programmes de gestion de la santé qui répondent à l'éventail spécifique des besoins d'un certain groupe, qu'ils soient délimités par l'âge, le revenu, l'éducation ou la situation professionnelle. Les données socio-économiques permettent également aux professionnels de l'informatique de santé d'examiner les incidents de violence interpersonnelle, le type et la fréquence de consommation de drogues illégales, et les disparités économiques au niveau de l'État, du comté et de la ville.

Un autre domaine de données sociales clés pour les professionnels de l'informatique de santé est celui des données sur les médicaments sur ordonnance. Ce type d'informations permet aux professionnels de la santé et aux décideurs de déterminer comment les patients gèrent les problèmes de santé et les maladies chroniques, un domaine de données sur la santé également communément appelé adhésion aux médicaments.

Bien que les sources et les types de données sur la population soient nombreux, de nombreux débats subsistent entre les prestataires de soins de santé, les organisations gouvernementales et non gouvernementales et les entreprises liées aux soins de santé quant à la manière dont ces données devraient être utilisées efficacement dans la sphère publique sans perturber la confidentialité des patients. De même, les données relatives aux entreprises privées et aux prestataires d'assurance médicale sont souvent exclusives, ce qui a conduit à des discussions de haut niveau entre les parties prenantes aux données sur la santé de la population par des organismes mondiaux tels que l'Organisation mondiale de la santé.


Règles et politiques - Protection des informations personnelles - Loi sur la protection des renseignements personnels

Noter: Les informations sur cette page sont destinées à informer le public des politiques et pratiques de confidentialité de GSA telles qu'elles s'appliquent aux employés, sous-traitants et clients de GSA.

Qu'est-ce que les informations personnellement identifiables (PII) ?

Dans l'annexe de l'OMB M-10-23 (Conseils pour l'utilisation par l'agence de sites Web et d'applications tiers), la définition de PII a été mise à jour pour inclure les éléments suivants :

Informations personnellement identifiables (PII)
Le terme « PII », tel que défini dans le mémorandum de l'OMB M-07-1616, fait référence aux informations qui peuvent être utilisées pour distinguer ou retracer l'identité d'un individu, soit seules, soit lorsqu'elles sont combinées avec d'autres informations personnelles ou d'identification liées ou pouvant être liées à un individu spécifique. . La définition de PII n'est pas ancrée dans une seule catégorie d'information ou de technologie. Elle requiert plutôt une évaluation au cas par cas du risque spécifique qu'un individu puisse être identifié. Lors de cette évaluation, il est important qu'une agence reconnaisse que les non-PII peuvent devenir des PII chaque fois que des informations supplémentaires sont rendues publiques - sur n'importe quel support et à partir de n'importe quelle source - qui, lorsqu'elles sont combinées avec d'autres informations disponibles, pourraient être utilisées pour identifier un individu.

Directive GSA CIO P 2180.2

Règles de comportement du CIO GSA pour le traitement des informations personnellement identifiables (PII)

Date : 10/08/2019
Statut : Validé
Périmé le : 10/08/2026

Objectif : Cette directive fournit la politique de la GSA sur la manière de gérer correctement les informations personnelles et les conséquences et les mesures correctives qui seront prises en cas de violation.


Ceux qui obtiennent leur baccalauréat en science des données peuvent s'attendre à terminer leur programme en quatre ans ou moins, comme c'est le cas pour la plupart des programmes de baccalauréat.

Votre statut d'inscription (c'est-à-dire que vous soyez étudiant à temps plein ou à temps partiel) peut allonger ou raccourcir le temps qu'il faut pour obtenir votre diplôme. Lorsque vous recherchez le programme qui vous convient, examinez le nombre de crédits que le collège de votre programme considère comme à temps plein ou à temps partiel.


Voir la vidéo: GIS Python: Count shape files and Select by Location 2 Real world ArcPy examples