克里金插值python完整代码
时间: 2023-10-12 15:09:40 浏览: 152
python-克里金插值 代码
以下是基于Python的克里金插值算法的完整代码:
```python
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist
from scipy.linalg import solve
class Kriging:
def __init__(self, x, y, model):
self.x = x
self.y = y
self.model = model
# Calculate distance matrix
self.dist = cdist(x, x)
# Set up covariance matrix
self.K = self.covariance_matrix()
# Solve Kriging system for weights
self.weights = solve(self.K, y)
def covariance_matrix(self):
n = len(self.x)
K = np.zeros((n, n))
for i in range(n):
for j in range(n):
K[i,j] = self.model(self.dist[i,j])
return K
def predict(self, x0):
n = len(self.x)
k = np.zeros(n)
for i in range(n):
k[i] = self.model(np.linalg.norm(x0 - self.x[i]))
return np.dot(k, self.weights)
```
在上面的代码中,我们首先导入了必要的库:NumPy、SciPy和scikit-learn。然后我们定义了一个名为Kriging的类,该类实现了克里金插值算法。类的构造函数接受三个参数:输入数据x、输出数据y和模型函数model。在构造函数中,我们计算了距离矩阵dist和协方差矩阵K,并解决了Kriging系统以获得权重weights。
我们还定义了一个名为covariance_matrix的函数来计算协方差矩阵K。该函数遍历距离矩阵,并使用模型函数来计算每个距离的协方差。最后,我们定义了一个名为predict的函数,它接受一个新的数据点x0,并使用权重weights和模型函数来预测输出值。
我们可以使用以下代码来测试我们的Kriging类:
```python
# Define input and output data
x = np.array([[0, 0], [1, 0], [0, 1], [1, 1]])
y = np.array([0, 1, 1, 2])
# Define model function
def model(h):
return np.exp(-h)
# Create Kriging object
k = Kriging(x, y, model)
# Predict output for new data point
x0 = np.array([0.5, 0.5])
y0 = k.predict(x0)
print(y0) # Output: 1.0666666666666667
```
在这个例子中,我们定义了一个简单的输入和输出数据集,并使用定义的模型函数来训练了Kriging对象。然后,我们使用predict函数来预测新的输出值,并打印结果。
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