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  • 二维表属于什么模型
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    2011-01-18 11:02:38

    关系模型中,数据结构表示为一个二维表,一个关系就是一个二维表(但不是任意一个二维表都能表示一个关系),二维表名就是关系名。表中的第一行通常称为属性名,表中的每一个元组和属性都是不可再分的,且元组的次序是无关紧要的。  常用的关系术语如下:  记录 二维表中每一行称为一个记录,或称为一个元组。  字段 二维表中每一列称为一个字段,或称为一个属性。  域 即属性的取值范围。  关键字 在一个关系中有这样一个或几个字段,它(们)的值可以唯一地标识一条记录,称之为关键字(Key)。例如,在学生关系中,学号就是关键字。  关系模式 对关系的描述称为关系模式,其格式为:  关系名(属性名1,属性名2,…,属性名n)  一个关系模式对应一个关系的结构,它是命名的属性集合。  \  二维表在生活的应用很多,像工资表、课程表这些都是二维表,  excel就是一个二维表,但是功能强大!!!  二维表就是有行列组成的,知道行号列号就可以确定一个表中的数据,这是二维表的特点。在关系数据库中,存放在数据库中的数据的逻辑结构以二维表为主.  在二维表中惟一标识元组的最小属性值称为该表的键或码。二维表中可能有若干个健,它们称为表的侯选码或侯选健。从二维表的所有侯选键选取一个作为用户使用的键称为主键或主码。表A中的某属性集是某表B的键,则称该属性值为A的外键或外码。  关系模型采用二维表来表示,二维表一般满足下面7个性质:  (1)二维表中元组个数是有限的——元组个数有限性;  (2)二维表中元组均不相同——元组的唯一性;  (3)二维表中元组的次序可以任意交换——元组的次序无关性;  (4)二维表中元组的分量是不可分割的基本数据项——元组分量的原子性;  (5)二维表中属性名各不相同——属性名唯一性;  (6)二维表中属性与次序无关,可任意交换——属性的次序无关性;  (7)二维表属性的分量具有与该属性相同的值域——分量值域的统一性。

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    首先,关系的性质有以下几点:
    1.列是同质的。列中的分量类型必须相同,因为它们来自同一个域。
    2.不同的列可来自同个域,但属性名不能相同。
    3.关系里的任意两行不能相同,因为关系是一个元组集合。
    4。数学上严格禁止,但是在实际数据库里面可以容忍重复。
    5.关系的行或列是无序的。即改变行或列的次序(例如交换两行或者两列),关系不会变。
    6.属性值(分量)必须是原子的(不可分)。
    而不具备这些条件的二维表则不是关系。
    在这里插入图片描述
    所以以上四张表都不属于关系,第一张表的属性“C”中的分量类型不同,违背了第一条; 第二张表出现了相同的属性名属性,违背了第二条; 第三张表出现了相同的两个元组,违背了第三条; 第四张表的属性“A”中出现了多值属性,属性值不具备原子性,违背了第六条;请问,大家怎么看呢?

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    一、什么是伊辛模型 伊辛(Ising)模型是描述磁系统相变最简单的模型,但模型里自旋之间...如图,每个格点的方向只有向上或向下两者状态,但临近的自旋之间有相互作用,而且点阵可以是一维、二维、三维、甚至更高维...

    一、什么是伊辛模型

    伊辛(Ising)模型是描述磁系统相变最简单的模型,但模型里自旋之间的相互作用赋予了它奇妙的特性,最有趣的就是对称性破缺。这一模型可以被推广用于研究连续的量子相变、基本粒子超弦理论、动力学临界行为等,甚至被认为可以描述深林火灾、交通拥堵、舆论传播等社会经济现象。
    伊辛模型介绍
    如图,每个格点的方向只有向上或向下两者状态,但临近的自旋之间有相互作用,而且点阵可以是一维、二维、三维、甚至更高维,这两个特点让伊辛模型的严格求解成为了世纪难题。为了定量描述这个系统的能量,我们假设第 i i i个格点的自旋为 s i s_i si s i s_i si只能取+1或-1,如果相邻两个格点同方向,则它们相互作用的能量更小,设为 − J -J J,如果为反方向,则为 J J J J J J称为耦合系数,通常为正值,代表铁磁系统,如果 J J J为负值,则代表反铁磁系统。如果外磁场的强度为B,格点的自旋磁矩为 μ \mu μ,那么可以写出这个体系的哈密顿量:
    H = − J ∑ < i j > s i s j − μ B ∑ i = 1 N s i H=-J\sum_{<ij>}s_i s_j-\mu B \sum_{i=1}^N s_i H=J<ij>sisjμBi=1Nsi

    自发对称性破缺

    我们先定性地了解一下这个系统的性质,令外磁场零,当温度 T → 0 T\rightarrow 0 T0时,体系为了保持能量最低,所用的格点趋向于同方向,系统整体要么向下,要么向上,呈现强磁性。当温度 T → ∞ T\rightarrow \infty T时,系统热运动占主导地位,格点方向呈现随机性,系统整体不带磁性,从上或从下观察体系,呈现出对称性,或者说无法通过系统磁性区分上或下。现在再考虑,当温度T从 ∞ \infty 逐渐降温,那么系统必定存在某个温度 T c T_c Tc,高于此温度时系统无磁性,低于此温度时,系统磁性逐渐加强。这个温度就是临界温度,也是相变点,系统从对称磁体转变为非对称磁体,而这就是对称性破缺,因为这种破缺不是外界扰动(如外加磁场)引起的,而是由内部的关联作用力造成的,所以称之为自发的对称性破缺。
    自发对称性破缺
    上图就是对自发对称性破缺的定性描述,当逐渐降温到 T c T_c Tc时,系统磁性开始出现分化,要么向下要么向上,最终平均的磁化强度 s ‾ \overline{s} s趋向于+1或-1。

    我们感兴趣的问题主要有两个:第一,不同维度、不同分布的格点,其临界温度 T c T_c Tc是多少;第二, T c T_c Tc附近, s ‾ \overline{s} s随温度 T T T以什么样的幂指数 α \alpha α趋近于 T c T_c Tc
    s ‾ ∼ ( T c − T ) α \overline{s}\sim(T_c-T)^{\alpha} s(TcT)α

    统计物理的思路

    我们先考虑简单的9个格点的例子,实际格点数的量级为 1 0 29 10^{29} 1029
    简单例子
    假设格点耦合强度 J = 1 J=1 J=1,那么这个9格点体系的能量为:
    E = [ ( − 1 + 1 ) + ( − 2 + 1 ) + ( 2 ) + ( 2 − 1 ) + ( − 3 + 1 ) + ( − 1 + 2 ) + ( − 1 + 1 ) + ( − 1 + 2 ) + 2 ] / 2 = 2 E=[(-1+1)+(-2+1)+(2)+(2-1)+(-3+1)+(-1+2)+(-1+1)+(-1+2)+2]/2=2 E=[(1+1)+(2+1)+(2)+(21)+(3+1)+(1+2)+(1+1)+(1+2)+2]/2=2
    第一个格点有两个相邻格点,右边的与其同向,耦合能为-1,下面的与其反向,耦合能为1;第二个格点有三个相邻格点,左和下与其同向,耦合能为-2,右边与其反向,耦合能为1。类似的可以计算其余格点的耦合能。最后除以2是因为每个相互作用重复计算了一次。而这一特定分布以某概率P出现:
    P ∝ e − E / k T P\varpropto e^{-E/kT} PeE/kT
    对于9个格点的体系,总共有 2 9 = 512 2^9=512 29=512种分布,每种分布的出现概率于其总能量有关,所以分布概率满足归一化条件。给定不同温度,我们可以计算出不同温度下平均磁化率的数学期望 s ‾ \overline{s} s,得到 s ‾ − T \overline{s}-T sT的曲线。

    但是对于粒子为 1 0 29 10^{29} 1029量级的格点,可能的分布有 2 1 0 29 2^{10^{29}} 21029种,根本不可能统计出结果。

    一维的情况可以通过数学上的处理,最终可以提出N,并得到 T c = 0 T_c=0 Tc=0,也就是说一维的伊辛模型不会有自发的对称性破缺,这是因为一维的格点只有两个相邻格点,相互作用太弱,不足以对抗热运动,始终表现为整体0磁化率的对称状态。

    二维的情况下,如果用平均场近似的方法(具体可以参考林宗涵的热力学与统计物理),基本思想是将相互作用的耦合能转化为外磁场强度,这就可以用近独立的模型来计算配分函数,进而得到所有的统计量,获得的临界温度为 T c = 2 J k T_c= \frac{2J}{k} Tc=k2J,平均磁化率:
    s ‾ ∼ ( T c − T ) 1 / 2          ( T → T c − ) \overline{s}\sim(T_c-T)^{1/2} ~~~~~~~~(T\rightarrow T_c^-) s(TcT)1/2        (TTc)

    1944年,昂萨格推导出了二维伊辛模型的严格解,临界温度 T c = 2.269 J k T_c=\frac {2.269J}{k} Tc=k2.269J,平均磁化率:
    s ‾ ∼ ( T c − T ) 1 / 8           ( T → T c − ) \overline{s}\sim(T_c-T)^{1/8} ~~~~~~~~~(T\rightarrow T_c^-) s(TcT)1/8         (TTc)

    二、二维伊辛模型的精确解

    平均磁化率 s ‾ \overline s s

    这里只列出二维伊辛模型精确解的结论,推导过于复杂,定义 β ≡ 1 k T \beta\equiv \frac{1}{kT} βkT1,则平均磁化率:
    s ‾ = { 0 , T > T c [ 1 − sinh ⁡ ( 2 β J ) − 4 ] 1 / 8 , T ≤ T c \overline{s} =\begin{cases} 0,&{T>T_c} \\ [1-\sinh(2\beta J)^{-4}]^{1/8}, &{T\leq T_c}\end{cases} s={0,[1sinh(2βJ)4]1/8,T>TcTTc
    sinh ⁡ ( 2 β J ) = 0 \sinh(2\beta J)=0 sinh(2βJ)=0可以解得: T c = 2 J k ln ⁡ ( 1 + 2 ) ≈ 2.269 J k T_c=\frac{2J}{k\ln(1+\sqrt{2})}\approx \frac{2.269J}{k} Tc=kln(1+2 )2Jk2.269J,令 T = T c − δ T T=T_c-\delta T T=TcδT,小量泰勒展开化简可以得到:
    s ‾ = [ 4 ⋅ 2 J k T c cosh ⁡ ( 2 J k T c ) ⋅ δ T T c ] 1 / 8 = 1.224 [ 1 − T T c ] 1 / 8 ∼ ( T c − T ) 1 / 8 \overline{s}=[4·\frac{2J}{kT_c}\cosh(\frac{2J}{kT_c})·\frac{\delta T}{T_c}]^{1/8}=1.224[1-\frac{T}{T_c}]^{1/8}\sim(T_c-T)^{1/8} s=[4kTc2Jcosh(kTc2J)TcδT]1/8=1.224[1TcT]1/8(TcT)1/8
    T c → 0 T_c \rightarrow 0 Tc0时,容易得到结果为1,表面所有的格点同向,平均磁化率为1。

    假设耦合强度 J J J等于1开尔文温度下的热运动能量,即 J = k J=k J=k,做出 s ‾ − T \overline{s}-T sT曲线如下:
    平均磁化强度s-T

    平均能量和比热

    另一个能够判断相变的参数是比热 C v = d E ‾ d T C_v=\frac{d \overline{E}}{dT} Cv=dTdE,这里的 E ‾ \overline{E} E表示单个格点的平均能量,定性来看,当温度趋于0时,所有格点同向, E ‾ = − 4 / 2 = − 2 \overline{E}=-4/2=-2 E=4/2=2,当温度趋于无穷时,格点方向随机,某格点四周平均有两个同向和两个方向, E ‾ = 0 \overline{E}=0 E=0。其曲线如下(令 J = k J=k J=k):
    能量与比热随温度的变化图

    这里的比热在临界温度时会突然增大,表面临界温度附近变化有个小温度变化,需要吸收极大能量,这也很符合相变的特点。具体的计算公式和matlab代码详见附录A。

    虽然大体了解了相变的过程,以及理论上的精确解,我们能否通过实验的方式,验证这一结论呢?借助计算机模拟这一过程来验证结果呢?

    三、二维伊辛模型模拟

    因为不可能遍历所有的格点组合,我们只能利用采样的方式去计算平均能量,采样的条件应该是体系在某个温度下已经平衡。 计算机模拟的基本思想是,首先随机给定一种分布,在特定温度下,让体系趋向平衡,再在这个平衡体系中采样求平均。

    • 假设体系有 20 × 20 20\times 20 20×20的格点,初始时同一分布,相当于温度很低;
    • 我们设定一个希望“加热”到的平衡温度 T 0 T_0 T0,接下来是模拟最关键的地方,如何改变格点的分布以趋向于设定温度 T 0 T_0 T0
      1、我们先任意选择一个格点,计算改变这个格点的能量变化 Δ E \Delta E ΔE,因为体系出现的概率正比于 e − E / k T e^{-E/kT} eE/kT,那么格点变化前后两个体系出现的概率比为 e − Δ E / k T e^{-\Delta E/kT} eΔE/kT,或者说格点改变的概率与不改变的概率比为: 1 : e − Δ E / k T 1:e^{-\Delta E/kT} 1:eΔE/kT,那么格点需要改变的概率为 e − Δ E / k T e^{-\Delta E/kT} eΔE/kT,因此我们产生一个(0,1)概率随机数,如果它小于 e − Δ E / k T e^{-\Delta E/kT} eΔE/kT则选择改变格点;
      2、重复1的步骤,直到体系相对平稳,这个过程称为马尔可夫链,之后在平稳的体系下采样若干次并做统计平均,获得平均能量 E ‾ \overline E E,平均磁化率 s ‾ \overline s s,以及描述能量方差的比热 C v C_v Cv
      3、设定另一个希望考察的温度,重复1、2步骤,获得该温度下的统计参数,并和理论值比较。

    我们同样假设 J = k J=k J=k,选取格点数为 20 × 20 20\times 20 20×20。临界温度点附近,马尔可夫链长取5万次,采样数为25万次;其他温度点马尔可夫链长1万次,采样数为5万次。这是因为临界温度附近的涨落很大,需要更长的时间趋向平衡,需要更多的统计样本获得较准确平均值。详细的代码及解释可以参看附录B。

    模拟平均磁化率 s ‾ − T \overline{s}-T sT

    平均磁化率的模拟结果

    可以看出平均磁化率在临界温度附近很不稳定,这是因为临界相变时涨落很大的缘故,高温时的磁化率不是严格的零,可能与格点数少和马尔可夫链较短有关系,如何确定 T c T_c Tc呢?通过平均磁化率求 T c T_c Tc比较困难,一般是通过比热 C v C_v Cv发散的位置确定 T c ≈ 2.3 T_c\approx 2.3 Tc2.3,参考下一部分。

    选取T=1.7~2.2的16个数据点,拟合曲线:
    ln ⁡ s ‾ ∼ α ln ⁡ ( T c − T ) \ln\overline{s}\sim \alpha \ln(T_c-T) lnsαln(TcT)
    得到 α ≈ 0.12 , R 2 = 0.89 \alpha \approx 0.12,R^2=0.89 α0.12,R2=0.89,这和理论值 1 / 8 = 0.125 1/8=0.125 1/8=0.125相当接近。

    模拟平均能量 E ‾ − T \overline{E}-T ET

    平均能量和比热的模拟结果

    在临界温度附近进行了较密集的温度取点,而且加长了马尔可夫链,但是仍能看到较大的涨落,可以通过这个现象来确定临界温度 T c ≈ 2.3 T_c\approx 2.3 Tc2.3

    最后,让我们欣赏一下格点从同一分布到临界温度的变化过程吧,为了便于观察,选择40X40的格点,马尔可夫链长为1万:

    初始同一分布的格点,逐渐趋向于高温 T = 5 T=5 T=5下的平衡态,格点最后呈现随机分布:
    T=5,初始为有序

    初始同一分布的格点,温度降低至 T = 3 T=3 T=3的平衡态,格点最后呈现小块状:
    T=3,初始为有序

    初始无序分布的格点,温度降低到临界温度 T = 2.3 T=2.3 T=2.3时,格点最后呈现的块状增大。
    T=2.3,初始为无序

    初始无序分布的格点,温度降低到临界温度以下 T = 2 T=2 T=2,格点最后呈现的大的块状,说明已经发生了明显的相变。
    T=2,初始为无序

    初始无序分布的格点,温度降低更多至 T = 1 T=1 T=1,格点越来越趋向于同一分布。
    T=1,初始为无序

    附录

    A、平均能量和比热的精确解:(前方高能)

    定义 β ≡ 1 / k T \beta \equiv 1/kT β1/kT
    E ‾ = − J cot ⁡ ( 2 β J ) × [ 1 + 2 π A ⋅ B ( λ ) ] \overline E=-J\cot(2\beta J)\times[1+\frac{2}{\pi}A·B(\lambda)] E=Jcot(2βJ)×[1+π2AB(λ)]
    { A ≡ 2 tanh ⁡ ( 2 β J ) 2 − 1 B ( λ ) ≡ ∫ 0 π / 2 d ϕ 1 − λ 2 sin ⁡ ϕ 2 λ ≡ 2 sinh ⁡ ( 2 β J ) cosh ⁡ ( 2 β J ) 2 \begin{cases} A\equiv 2\tanh(2\beta J)^2-1\\ B(\lambda)\equiv \int_0^{\pi/2} \frac{d\phi}{\sqrt{1-\lambda^2\sin\phi ^2}}\\ \lambda\equiv \frac{2\sinh(2\beta J)}{\cosh(2\beta J)^2} \end{cases} A2tanh(2βJ)21B(λ)0π/21λ2sinϕ2 dϕλcosh(2βJ)22sinh(2βJ)
    帝国主义都是纸老虎,我们仔细发现,只要确定了温度 T T T β \beta β,那么可以依次确定 λ , B ( λ ) , A , E ‾ \lambda,B(\lambda),A,\overline E λ,B(λ),A,E,也就是平均能量和温度是一一对应的,最后通过求导得到比热 C v = d E ‾ / d T C_v=d \overline E/d T Cv=dE/dT

    %matlab code
    clear;clc;
    beta=0.1:0.01:1; %温度从10到1
    for i=1:1:size(beta,2);%遍历beta
    lambda=2.*sinh(2.*beta(i))./cosh(2.*beta(i)).^2;%计算lambda
    phi=linspace(0,pi/2,1000);%求B的积分参数
    b=1./sqrt(1-lambda.^2.*sin(phi).^2);
    B=trapz(phi,b);%积分B(lambda)
    A=2*tanh(2.*beta(i)).^2-1;
    e_bar(i)=-coth(2.*beta(i)).*(1+2/pi.*A.*B); %每个格点的平均能量
    end
    %%
    plot(1./beta,e_bar,'k','LineWidth',2);hold on;%E-T曲线
    beta1=beta(2:end)/2+beta(1:end-1)/2;
    cv=-beta1.^2.*diff(e_bar)./diff(beta); %对能量求导得到比热
    plot(1./beta1,cv,'r','LineWidth',2);
    

    平均能量和比热随温度的变化图

    B、蒙特卡洛马尔可夫链模拟二维伊辛模型相变过程

    具体细节详见代码:

    %matlab code
    clear;clc;
    n=10000;                       %马尔可夫链长度1万
    ns=20;                          %20*20的格点 
    beta_mc=(0.1:0.01:0.4);         %温度从10到2.5,链长1万,样品长5万
    %T_mc=(2.1:0.01:2.4);          %第三批模拟温度设定,临界温度附近取点更密集,还要调整n=50000
    %beta_mc=1./T_mc;
    tic;                               %计时用,n=10000时,通常需要跑一分多钟
    for jj=1:1:size(beta_mc,2)
    X=sign(rand(ns,ns));        %所有格点方向一致,相当于从0度开始升温
    %马尔可夫链长度为5万次
    for j=1:1:n
        %随机选取一个格点,行列存储在index[1,2]
        index=unidrnd(ns,1,2);      
        % 利用周期性边界条件,分别计算格点上下左右四个点行列坐标
        tmp1=rem(index(1),ns)+1;tmp2=rem(index(1)+1,ns)+1;tmp3=rem(index(1)-1,ns)+1;
        tmp4=rem(index(2),ns)+1;tmp5=rem(index(2)+1,ns)+1;tmp6=rem(index(2)-1,ns)+1;
        % 计算改变格点方向后的能量变化
        cen=X(tmp1,tmp4);right=X(tmp1,tmp5);left=X(tmp1,tmp6);
        up= X(tmp2,tmp4);down= X(tmp3,tmp4);
        deE=2*cen*(right+left+up+down);
        % 判断是否改变格点
        if rand<exp(-deE*beta_mc(jj))
            X(tmp1,tmp4)=-X(tmp1,tmp4);
        end
    end    
    
    % 取样5万次,平衡时同样需要判断是否改变格点
    for j=1:1:5*n
        index=unidrnd(ns,1,2);
        % 利用周期性边界条件,分别计算格点上下左右四个点行列坐标
        tmp1=rem(index(1),ns)+1;tmp2=rem(index(1)+1,ns)+1;tmp3=rem(index(1)-1,ns)+1;
        tmp4=rem(index(2),ns)+1;tmp5=rem(index(2)+1,ns)+1;tmp6=rem(index(2)-1,ns)+1;
        % 计算改变格点方向后的能量变化
        cen=X(tmp1,tmp4);right=X(tmp1,tmp5);left=X(tmp1,tmp6);
        up= X(tmp2,tmp4);down= X(tmp3,tmp4);
        deE=2*cen*(right+left+up+down);
        % 判断是否改变格点
        if rand<exp(-deE*beta_mc(jj))
            X(tmp1,tmp4)=-X(tmp1,tmp4);
        end
        %计算一种特定分布时的平均磁化率
        m(j)=abs(mean(mean(X)));  
    	%计算一种特定分布时的平均能量
        Xt1=X;Xt1(1,:)=[];Xt1=[Xt1; X(1,:)];
        Xt2=X;Xt2(:,1)=[];Xt2=[Xt2, X(:,1)];
        e(j)=-mean(mean(X.*Xt1+X.*Xt2));
    end
    % 特定温度下的统计量
    m_bar(jj)=mean(m);   
    e_bar(jj)=mean(e);
    cv_bar(jj)=beta_mc(jj)^2*ns^2*std(e)^2;
    end
    toc;
    % 作图观察
    figure(1);
    plot(1./beta_mc,m_bar,'ko');
    figure(2);
    plot(1./beta_mc,e_bar,'ko');
    figure(3);
    plot(1./beta_mc,cv_bar,'ro');
    

    20X20格点,从同一分布开始升温,分布进行了三批温度选择:

    • β = ( 0.1 : 0.01 : 0.4 ) \beta=(0.1:0.01:0.4) β=(0.1:0.01:0.4) 31个温度点, T ∈ [ 2.5 , 10 ] T\in[2.5,10] T[2.5,10]马尔可夫链长度为1万次,采样5万次。
    • T = ( 0.1 : 0.1 : 2.1 ) T=(0.1:0.1:2.1) T=(0.1:0.1:2.1) 21个温度点,$马尔可夫链长度为1万次,采样5万次。
    • T = ( 2.1 : 0.01 : 2.4 ) T=(2.1:0.01:2.4) T=(2.1:0.01:2.4) 31个温度点,马尔可夫链长度为5万次,采样25万次。

    原文

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    常规状态下已入库的数据一般是二维的点面线数据,有时需要进行三维的显示:本篇我们来介绍如何对二维数据进行三维模型展示和生成。

    二维要素是否带高程Z判断

    查看手中的数据是否带有高程Z值:二维面高程Z值的要素是否带有高程Z值 ,arcgis pro中edit状态下查看要素的节点:使用vertices工具选中需要查看的要素进行判断;

    如何判断要素是否带有高程Z信息 :

    查看要素节点带不带高程Z值,通过vertices工具选中节点即可完成;图中要素节点不带Z值:
    在这里插入图片描述

    1. 不带高程Z值要素 ,我们将会使用工具生成要素的高程Z值;
      1 根据DEM高程生成要素节点高程Z值 进行展示;
      在这里插入图片描述
      插值出来得要素Z值节点是根据DEM的高程生成的:在这里插入图片描述
      2 根据属性字段生成高程Z值
      二维要素根据要素的属性字段生成具有高程Z值得要素;
      在这里插入图片描述
      插值出来得要素Z值节点是根据属性字段生成的:在这里插入图片描述
      完成高程Z值的提取后查看是否已完成高程Z值的生成 :同样使用Vertices工具查看,图中可以看到我们已经把手中的要素生成了带有高程Z的要素:
      在这里插入图片描述

    二维要素进行三维的展示

    使用选中我们生成的具有高程Z值的要素,使用菜单栏Apprance工具Extrusion进行设置:
    在这里插入图片描述
    type选中基础高,fields选中属性表中高度字段:对模型进行高度的展示
    在这里插入图片描述

    二维要素生成三维模型

    我们已经完成上面工作,那么这些数据还仍然是polygon数据:选中要素在properties的source查看
    在这里插入图片描述
    如何将其变为多面体数据(multipatce):接下来我们将使用arcgis pro的Layer 3D to Feature Class 工具即可完成三维模型的生成:
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    验证是否已变为多面体数据
    在这里插入图片描述

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空空如也

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