结合Rbf函数进行三维空间中的普通克里金插值代码

好的，以下是结合 Rbf 函数进行三维空间中的普通克里金插值的代码：

import numpy as np
from scipy.interpolate import Rbf

# 生成测试数据
x, y, z = np.random.rand(100)*10, np.random.rand(100)*10, np.random.rand(100)*10
m = np.sin(x*y*z)

# 生成插值点
xi, yi, zi = np.mgrid[0:10:50j, 0:10:50j, 0:10:50j]

# 进行克里金插值
rbf = Rbf(x, y, z, m, function='linear')
zi_pred = rbf(xi, yi, zi)

# 可视化插值结果
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(x, y, z, c=m, cmap='coolwarm')
ax.scatter(xi.flatten(), yi.flatten(), zi.flatten(), c=zi_pred.flatten(), cmap='coolwarm')
plt.show()

这段代码的主要区别在于使用了 Rbf 函数进行插值。Rbf 函数是 scipy.interpolate 模块中的一个类，用于实现基于径向基函数的插值。在这个例子中，我们使用了线性径向基函数，即 function='linear'。

另外，Rbf 函数不需要计算距离矩阵或者进行最小二乘求解，因此代码比克里金插值的实现要简单一些。