data = nj_data["PM2.5"].values pykrige包计算插值结果 在进过上面的数据处理过程后,我们已经构建出符合pykrige包进行插值计算所需的全部参数数据,接下来,我们直接调用即可,具体操作代码如下: from pykrige.ok import OrdinaryKriging OK = OrdinaryKriging(lons, lats, data, variogram_model='gaussian',nlags=6)...
1. 安装 PyKrige 首先,我们需要安装 PyKrige。打开命令行并输入: pipinstallpykrige 1. 这条命令会从 Python Package Index (PyPI) 下载并安装 PyKrige 包。 2. 导入必要库 在Python 脚本中,首先导入我们需要的库: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrompykrige.ukimportUniversalKriging 1. 2. 3. numpy...
在Python中,我们可以按照以下步骤进行克里金插值: 安装pykrige库:在命令行中使用以下命令安装pykrige库: pipinstallpykrige 1. 导入所需库:导入所需的库和模块,包括pykrige、numpy等。 importpykrige.kriging_toolsasktfrompykrige.okimportOrdinaryKrigingimportnumpyasnp 1. 2. 3. 准备数据:将预处理后的观测数据转换...
PyKrige:适用于Python的Kriging工具包 Gi**ry上传716KB文件格式zip 皮格里格 适用于Python的Kriging工具包。 目的 该代码支持2D和3D普通和通用克里金法。 内置了标准变异函数模型(线性,幂,球面,高斯,指数),但也可以使用自定义变异函数模型。 2D通用克里金代码当前支持区域线性,对数对数和外部漂移项,而3D通用克里金...
pykrige的基本使用 克里金插值简要介绍 克里金(kriging)插值是在有限区域内对区域化变量进行无偏最优估计的一种方法(用于估计在空间上有相关性的值,比如空气质量,相隔很近的位置的数值接近)。无偏指的是估计值和实际值之差的期望等于零,最优指的是估计值和实际值的方差最小。基于这一特点使得克里金插值的效果比其...
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...
pykrige库中的变异函数是进行空间数据插值的关键环节,它们用于描述空间数据的变异性质,从而确定插值结果。常用的变异函数包括线性、球型、指数、高斯等,每种函数都有其特定的参数需要进行调整。在实际应用中,通过合理选择和调整变异函数的参数,可以更好地适应不同的空间数据特征,从而获得更加准确和可靠的插值结果。 三、...
在PyKrige中默认使用经验变差函数的Materon估计量（并且是唯一的选项）。由于PyKrige和GSTools可以很好地配合...
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pykrige.ok3d.OrdinaryKriging3D函数定义分析 查看原文 R_空间插值_必知必会(二) 。 1library(gstat) 2library(sp)3library(raster) 4 5# 首先定义回归模型6 7# 将自定义的多项式公式代入回归运算,然后将回归运算预测空栅格中的值,相当于插值计算...(sp)3library(raster) 4library(tmap) 5 6#自定义一个一...