反距离权重 python

反距离权重法（Inverse Distance Weighting，IDW）是一种插值方法，用于预测未测量位置的值。它基于以下假设：彼此距离较近的事物更相似，距离较远的事物更不相似。因此，当预测未测量位置的值时，IDW会根据预测位置周围的测量值与距离预测位置较远的测量值之间的距离来确定权重。距离预测位置最近的测量值对预测值的影响更大。

在Python中，可以使用以下代码实现反距离权重插值：

def IDW(x, y, z, xi, yi):
    lstxyzi = \[\]
    for p in range(len(xi)):
        lstdist = \[\]
        for s in range(len(x)):
            d = distance(x\[s\], y\[s\], xi\[p\], yi\[p\])
            lstdist.append(d)
        sumsup = list((1 / np.power(lstdist, 2)))
        suminf = np.sum(sumsup)
        sumsup = np.sum(np.array(sumsup) * np.array(z))
        u = sumsup / suminf
        xyzi = \[xi\[p\], yi\[p\], u\]
        lstxyzi.append(xyzi)
    return lstxyzi

# 计算两点间的距离
def distance(x1, y1, x2, y2):
    dis = (x1 - x2) ** 2 + (y1 - y2) ** 2
    result = math.sqrt(dis)
    return result

以上代码中，`x`、`y`、`z`分别是已有数据的经度、纬度和高程值的数组，`xi`、`yi`是要进行插值的点的经度和纬度。函数`IDW`会返回插值点的经度、纬度和高程值的列表。

请注意，上述代码中的`distance`函数计算了两点之间的距离，可以根据需要进行调整。

希望对你有帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* [反距离权重插值（IDW）的python实现](https://blog.csdn.net/BigBoySunshine/article/details/81867502)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [【数据可视化应用】Python反距离权重(IDW)插值计算及可视化绘制](https://blog.csdn.net/wenyusuran/article/details/123345202)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]