pyKriging 技术文档

pyKriging 技术文档

1. 安装指南

1.1 环境要求

• Python 3.6 或更高版本
• 依赖库：numpy, scipy, matplotlib

1.2 安装步骤

1. 使用 pip 安装：

   pip install pykriging
   

2. 从源码安装：

   • 克隆项目仓库：

     git clone https://github.com/pyKriging/pyKriging.git
     

   • 进入项目目录并安装：

     cd pyKriging
     python setup.py install
     

2. 项目的使用说明

2.1 基本使用

pyKriging 是一个用于克里金插值的 Python 库。以下是一个简单的使用示例：

from pykriging.krige import Krige
import numpy as np

# 创建数据点
x = np.array([0, 1, 2, 3, 4])
y = np.array([0, 1, 4, 9, 16])

# 初始化克里金模型
k = Krige(x, y)

# 训练模型
k.train()

# 预测新点的值
predicted_value = k.predict(5)
print(predicted_value)

2.2 高级功能

pyKriging 支持多种插值方法和参数调整。可以通过调整 Krige 类的参数来实现不同的插值效果。

3. 项目API使用文档

3.1 Krige 类

• __init__(self, x, y, model='spherical', sigma2=0, theta=0)

  • x: 输入数据点
  • y: 输出数据点
  • model: 插值模型，可选值：'spherical', 'exponential', 'gaussian'
  • sigma2: 方差
  • theta: 参数

• train(self)

  • 训练克里金模型

• predict(self, x)

  • 预测新点的值
  • x: 输入点

3.2 其他API

• pykriging.utils
  • 包含一些辅助函数，如数据预处理、模型评估等。

4. 项目安装方式

4.1 使用 pip 安装

pip install pykriging

4.2 从源码安装

git clone https://github.com/pyKriging/pyKriging.git
cd pyKriging
python setup.py install

通过以上步骤，您可以顺利安装并使用 pyKriging 进行克里金插值分析。