PyKrige 教程

PyKrige 教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/PyKrige

1. 项目介绍

PyKrige 是一个用于 Python 的克里金（Kriging）工具包，它提供了普通克里金（Ordinary Kriging）、通用克里金（Universal Kriging）以及它们在二维和三维空间的应用。该项目支持标准变相关模型，如线性、幂律、球面、高斯和指数模型，同时也允许自定义变相关模型。此外，PyKrige 包含了回归克里金（Regression Kriging）和分类克里金（Classification Kriging），并且具备与 scikit-learn 模型集成的能力。

2. 项目快速启动

安装

确保您安装了 Python 3.5 及以上版本。然后通过 pip 来安装 PyKrige：

pip install pykrige

快速示例：普通克里金

以下是一个基本的二维普通克里金的例子：

import numpy as np
from pykrige.ok import OrdinaryKriging

# 示例数据
x = np.array([0, 1, 2, 3])
y = np.array([0, 1, 2, 3])
z = np.array([1, 2, 3, 4])

# 创建克里金对象
ok = OrdinaryKriging(x, y, z, variogram_model='linear', enable_plotting=True)

# 预测新的点
new_points = np.array([[4, 4], [5, 5]])
predictions, sd = ok.execute('grid', new_points)

print(predictions)

上面的代码将创建一个普通克里金对象，基于提供的坐标和值进行计算，并在新位置上执行预测。

3. 应用案例和最佳实践

地统计分析

使用 PyKrige 进行地统计分析时，可以结合不同的变相关模型和漂移项来适应复杂的数据结构。例如，如果你的数据有明显的线性趋势，你可以使用通用克里金并添加线性漂移项。

参数调优

为了优化克里金模型，可以利用 scikit-learn 的参数网格搜索，以找到最佳的变相关模型参数。记得先安装 scikit-learn：

pip install scikit-learn

绘制结果

使用 matplotlib 可以方便地绘制克里金结果和变相关图：

pip install matplotlib

之后，调用 PyKrige 中的绘图功能来可视化。

4. 典型生态项目

PyKrige 融入了 GeoStat-Framework 生态系统，该框架旨在提供用于地球科学数据分析的工具。其他相关的项目包括：

• GeoStat: 基于 Python 的地统计框架，包含多种插值方法。
• PyVTK: 在 Python 中使用 VTK（Visualization Toolkit）进行交互式可视化。
• PyGSLIB: 对 GSLIB 工具箱的 Python 封装，用于地质统计和资源估算。

这些项目共同构成了强大的地统计分析环境。

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更多详细信息、示例代码和文档，可以访问 PyKrige 的官方文档:

http://pykrige.readthedocs.io/

PyKrige Kriging Toolkit for Python 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/PyKrige