Mapbox GL JS clusterProperties计算点属性平均值报错及结果异常问题

错误原因 #

你两次写法出错的核心原因是对clusterProperties的运行逻辑理解有误：clusterProperties内的所有表达式都是聚类过程中逐点执行的聚合运算，并非聚类完成后对整个集群的最终属性做计算。

1. 第一次报错是因为let表达式不属于Mapbox规定的集群聚合表达式格式，集群聚合需要符合reduce类表达式的参数要求（初始值、单点位处理逻辑、累加逻辑），你写的let表达式缺少必要的聚合参数，因此触发参数不足的报错。
2. 第二次无报错但结果异常，是因为你把除法逻辑放在了聚合过程中，相当于每加入一个点位就执行一次除法，而非等整个集群所有点位的detections求和完成后，再除以集群总点数，最终计算结果自然和预期不符。

正确实现方案 #

你最终采用的写法是该场景下的标准正确方案：

步骤1：仅在集群属性中做求和聚合 #

map.addSource(detections_heatmap_src, {
    type: "geojson",
    data: heatmapCloud_value.recordings,
    cluster: true,
    clusterRadius: 10, // 聚类半径，默认值为50
    clusterProperties: {
        clusterTotal: ["+", ["get", "detections"]], // 仅聚合求和所有点位的detections值
    },
});

步骤2：在图层属性中计算平均值 #

Mapbox会自动为集群点位添加point_count属性（该集群包含的总点数），在实际使用heatmap-weight的位置做除法即可，此时计算是在聚类完全完成后执行，用到的都是完整的集群统计值，结果准确：

"heatmap-weight": [
    "case",
    // 是集群点位的情况，用总检测值除以总点数得到平均值做插值
    ["has", "point_count"],
    [
        "interpolate",
        ["linear"],
        ["/", ["number", ["get", "clusterTotal"]], ["number", ["get", "point_count"]]],
        0,
        0,
        6,
        1,
        18,
        5
    ],
    // 非集群的散点，直接用detections值做插值
    ["interpolate", ["linear"], ["get", "detections"], 0, 0, 6, 1, 18, 5]
],

内容的提问来源于stack exchange，提问作者diZturbio