分片区批量进行近邻分析

fjcaichun

我现在有两个图层，一个是小学点层，一个是小学对应的划片范围面层。后续我会把这个面层按照网格化细分为面积相等的定级单元。现在要实现各划片范围内各定级单元到该划片小学的距离，如何实现批量操作，减少工作量。不能使用近邻表，数据量太大了，单单定级单元就有五十多万个，小学也有将近150个，如果用生成近邻表数据量太大，估计电脑带不动。请大神们帮忙出个主义。感激不尽。

qinccckencn

路过进来学习学习一下

道兄

意思是求50万个面到各自对应点的距离？
模型构建器就可以，一个点图层、一个学区图层、一个小分区图层，大概思路是  迭代选择要素  学校点图层（迭代就是循环选择学校点，一次选择里边的一个学校点），按位置选择和点图层对应的学区（选中了此学校对应的学区），再按位置选择  这一个学区对应的所有分区（选中此学区下边所有的分区），然后把选中的分区复制到新要素类里， 再通过邻近分析 计算此学校点到新要素类的距离（此学校到此学校各个小分区的距离）。迭代循环150次一共会生成150个新的要素类，把这150个新要素类合并到一个新要素类中就是你要的结果。    你的电脑运行起来肯定没问题，无非时间稍微长点。 重点是循环150次，生成150个新图层，生成新图层的时候一定要注意新图层的命名，命名一定要唯一，不然计算完前149个被覆盖，只有最后一个。
其实也可以用python编写脚本来完成，计算每个分区到对应学校的距离，再把计算的距离写入分区图层属性表。

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哎...今天够累的，签到来了...