克里金插值python代码
时间: 2023-04-01 21:04:16 浏览: 276
以下是克里金插值的 Python 代码示例:
```python
import numpy as np
from scipy.interpolate import Rbf
# 输入数据
x = np.array([, 1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([, 1, 2, 3, 4, 5])
z = np.array([, .5, 2, 4, 3.5, 1])
# 创建 Rbf 对象
rbf = Rbf(x, y, z, function='linear')
# 插值
xi = np.linspace(, 5, 11)
yi = np.linspace(, 5, 11)
XI, YI = np.meshgrid(xi, yi)
zi = rbf(XI, YI)
# 输出结果
print(zi)
```
这段代码实现了对输入数据进行克里金插值,并输出插值结果。
相关问题
调用OrdinaryKriging函数,使用指数变差模型对随机数进行普通克里金插值python代码
下面是使用指数变差模型对随机数进行普通克里金插值的 Python 代码示例:
```
import numpy as np
from pykrige.ok import OrdinaryKriging
# 创建随机数据
np.random.seed(123)
x = np.random.rand(50) * 100
y = np.random.rand(50) * 100
z = np.sin(np.sqrt(x ** 2 + y ** 2)) + np.random.randn(50) * 0.1
# 定义插值模型
OK = OrdinaryKriging(x, y, z, variogram_model='exponential',
verbose=False, enable_plotting=False)
# 定义插值点位置
xi = np.arange(0, 100, 5)
yi = np.arange(0, 100, 5)
xi, yi = np.meshgrid(xi, yi)
xi, yi = xi.flatten(), yi.flatten()
# 插值计算
zi, ss = OK.execute('grid', xi, yi)
# 输出结果
print("插值结果:", zi)
```
这段代码会创建 50 个随机点,并对它们进行普通克里金插值,使用指数变差模型。最后,将插值点位置定义为网格,进行插值计算,并输出插值结果。
克里金插值python完整代码
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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