GeostatsPy：开源的地统计分析与地理统计学Python包-优快云博客

GeostatsPy：开源的地统计分析与地理统计学Python包

GeostatsPy GeostatsPy Python package for spatial data analytics and geostatistics. Started as a reimplementation of GSLIB, Geostatistical Library (Deutsch and Journel, 1992) from Fortran to Python, Geostatistics in a Python package. Now with many additional methods. I hope this resources is helpful, Prof. Michael Pyrcz 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/GeostatsPy

1. 项目介绍

GeostatsPy 是一个开源的Python包，旨在为地统计分析与地理统计学提供一系列工具和方法。这个项目是基于 GSLIB（一个地统计学的Fortran库）的Python重实现。GeostatsPy的目标是提供模块化的函数，以支持构建灵活的工作流程，同时保持代码简洁，并基于成熟的地统计学理论。

2. 项目快速启动

首先，确保您的Python环境安装了以下依赖：

Python 3.7.10 或更高版本
Numba（用于代码加速）
NumPy
Pandas
SciPy
Matplotlib
Tqdm
Statsmodels

安装GeostatsPy：

pip install geostatspy

下面是一个简单的示例，展示了如何使用GeostatsPy计算并绘制一个二维空间的自相关函数（ variogram ）：

import numpy as np
import geostatspy.geostats as gs

# 生成一些随机数据
data = np.random.rand(100, 2)  # 假设我们有100个点，每个点有X和Y坐标

# 计算自相关函数
semi_var = gs.semivariance(data[:, 0], data[:, 1], data[:, 2], lag=20, direction='both')

# 绘制结果
gs.plot_semivariogram(semi_var, lag)

3. 应用案例和最佳实践

GeostatsPy 可以用于多种地统计分析任务，例如：

空间数据的可视化
变差图的计算与建模
克里金插值与模拟

以下是一个克里金插值的例子：

# 准备数据
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
z = np.sin(x) * np.cos(y) + np.random.normal(0, 0.1, 100)  # 假设的响应值

# 克里金插值
grid_x = np.linspace(0, 1, 100)
grid_y = np.linspace(0, 1, 100)
grid_z, ss = gs.kriging(x, y, z, grid_x, grid_y, variogram_model='linear')

# 绘制插值结果
gs.plot_kriging(grid_x, grid_y, grid_z, ss)