(Kriging插值示意图) 而使用Python进行Kriging插值计算无需自定义复杂的函数,这里我们直接调用pykrige包进行Kriging插值计算,二我们所要作的就是将计算出pykrige包插件计算所需要的参数数据即可。 插值网格制作 无论十自定义还是调用包,我们都需要制作出我们插值区域的网格(grid),方法也十分简单,首先根据地图文件(js)获取...
1,100)gridy=np.linspace(0,1,100)# 执行Kriging插值OK=OrdinaryKriging(x,y,z,variogram_model='linear',verbose=False,enable_plotting=False)z_interp,ss=OK.execute('grid',gridx,gridy)# 绘制饼状图```mermaid
我们可以使用pykrige库中的Kriging类来实现Kriging插值: frompykrige.okimportOrdinaryKriging# 创建Kriging对象krige=OrdinaryKriging(x,y,z,variogram_model='linear')# 定义插值网格x_grid,y_grid=np.meshgrid(np.linspace(0,6,100),np.linspace(0,6,100))# 计算插值结果z_grid=krige.execute('grid',x_grid,...
kriging插值 其他(colorbar/contour/刻度标签...) 绘图 总结 绘图用cartopy,插值用scipy/pykrige,掩膜用shp2clip。 站点插值绘图与利用tiff绘图稍有不同,主要就区别在插值这块,tiff绘图是直接读取tiif边界坐标,插值成xsize/ysize个点位。 常用shp需要收集,如中国城市、全国国家矢量数据......
克里金法(Kriging) 是依据协方差函数对随机过程/随机场进行空间建模和预测(插值)的回归算法。在特定的随机过程,例如固有平稳过程中,克里金法能够给出最优线性无偏估计(Best Linear Unbiased Prediction, BLUP),因此在地统计学中也被称为空间最优无偏估计器(spatial BLUP)。 1、安装模块 代码语言:javascript 复制 ...
克里金(Kriging)插值简介克里金法是一种在特定随机过程如固有平稳过程中，利用协方差函数进行空间建模和预测的最优线性无偏估计方法。它在地统计学中被称为空间最优无偏估计器。使用Python进行克里金插值计算时，我们只需调用pykrige包，无需自定义复杂函数。插值网格制作时，需获取地图的经纬度范围，使用geo...
python kriging插值 在Python中,插值是一种通过已知数据点估算未知数据点的方法,插值函数库主要用于数值计算和数据分析,在本文中,我们将介绍几个常用的Python插值函数库,并给出详细的技术教学。 (图片来源网络,侵删) 1、SciPy库 SciPy是一个用于数学、科学和工程领域的开源软件库,它包含了许多高级的数值计算功能,...
Python-pykrige库克里金插值应用 克里金(Kriging)插值结果可视化绘制 克里金(Kriging)插值简介 克里金法(Kriging) 是依据协方差函数对随机过程/随机场进行空间建模和预测(插值)的回归算法。在特定的随机过程,例如固有平稳过程中,克里金法能够给出最优线性无偏估计(Best Linear Unbiased Prediction, BLUP),因此在地统计学...
Python-pykrige库克里金插值应用 克里金(Kriging)插值结果可视化绘制 克里金(Kriging)插值简介 克里金法(Kriging) 是依据协方差函数对随机过程/随机场进行空间建模和预测(插值)的回归算法。在特定的随机过程,例如固有平稳过程中,克里金法能够给出最优线性无偏估计(Best Linear Unbiased Prediction, BLUP),因此在地统计学...
克里金法(Kriging) 是依据协方差函数对随机过程/随机场进行空间建模和预测(插值)的回归算法。在特定的随机过程,例如固有平稳过程中,克里金法能够给出最优线性无偏估计(Best Linear Unbiased Prediction, BLUP),因此在地统计学中也被称为空间最优无偏估计器(spatial BLUP)。