python克里金三维空间插值

### Python 三维空间克里金插值方法及库

对于三维空间中的克里金插值，`PyKrige` 是一个常用的库，它支持一维、二维以及三维的克里金插值算法[^1]。下面是一个简单的例子来展示如何利用 `PyKrige` 进行三维克里金插值。

#### 安装 PyKrige 库
为了使用该库，首先需要安装它：

pip install pykrige

#### 导入必要的模块并准备数据
接下来，在脚本中导入所需的包，并准备好用于插值的数据点坐标及其对应的观测值。

from pykrige.ok3d import OrdinaryKriging3D
import numpy as np

# 假设我们有如下形式的数据 (x, y, z, value)
data = np.array([
    [0., 0., 0., 5.],
    [1., 0., 0., 7.],
    [2., 0., 0., 9.],
    ...
])
grid_x, grid_y, grid_z = np.mgrid[0:5:10j, 0:5:10j, 0:5:10j]

#### 创建模型对象并执行预测
创建一个 `OrdinaryKriging3D` 实例来进行普通克里金法建模；然后调用其 `execute()` 方法完成网格上的估计计算。

OK3D = OrdinaryKriging3D(
    data[:, 0], data[:, 1], data[:, 2], data[:, 3],
    variogram_model='linear'
)

z_estimated, ss = OK3D.execute('grid', grid_x, grid_y, grid_z)

上述代码片段展示了基本的工作流程，其中还包括了指定变差函数模型的选择（这里选择了线性的）。实际应用时可以根据具体需求调整参数设置以获得更好的拟合效果。