pykrige中怎么通过ga求解Kriging
时间: 2024-02-27 15:55:59 浏览: 14
在PyKrige中,可以通过调用`OrdinaryKriging`类来进行克里金插值。其中,`OrdinaryKriging`类的`execute`方法可以接收一个`method`参数,用于指定插值时使用的克里金方法,其中包括了一种基于高斯核函数的克里金方法,可以使用`method='gaussian'`来指定。在这种方法中,需要指定一个`variogram_model`参数,用于表示变异函数的形式。通常情况下,可以使用PyKrige提供的一些预定义的变异函数,比如`variogram_model='linear'`、`variogram_model='exponential'`、`variogram_model='spherical'`等。最后,还需要指定一些其他参数,比如插值网格的大小、插值点的坐标、半方差函数的参数等等。下面是一个使用高斯核函数插值的示例代码:
```python
from pykrige.ok import OrdinaryKriging
import numpy as np
# 构造插值数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 3, 4, 5, 6])
z = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 构造插值网格
gridx = np.linspace(0, 6, 10)
gridy = np.linspace(0, 7, 10)
# 创建普通克里金插值器
OK = OrdinaryKriging(x, y, z, variogram_model='gaussian', verbose=False)
# 进行插值
z_interp, sigma = OK.execute('grid', gridx, gridy)
# 输出结果
print(z_interp)
```
在上面的代码中,我们首先构造了一组插值数据(x, y, z),然后创建了一个`OrdinaryKriging`对象`OK`,并指定了`variogram_model='gaussian'`来使用高斯核函数进行插值。在调用`execute`方法时,传入了`'grid'`参数,表示要对网格进行插值,然后指定了插值网格的大小(`gridx`和`gridy`)。最后,`execute`方法返回了插值结果`z_interp`和方差`sigma`。