私は助けが必要です。
クリギング関数を使用して、温度と流量のデータを補間しています。定期的ではない約240個のデータのデータセットがあります。バリオグラムを計算するために、skgstat のバリオグラム インポート関数を使用しています。次に、skgstat からインポートした OrdinaryKriging 関数を使用してクリギング ポイントを計算し、グリッドを作成します。これが私のコードです:
V = Variogram(temp_T[['UTM LONGITUDE', 'UTM LATITUDE']].values, ## x , y
temp_T['Gradient (°C/cm)'].values, ## z
estimator = 'minmax',
dist_func = 'euclidean' , bin_func = 'even' ,
fit_method = 'lm' ,
maxlag=10, n_lags=15, model='spherical', normalize=False)
ok = OrdinaryKriging(V, min_points=1, max_points=40, mode='exact')
xmin = np.min(temp_T['UTM LONGITUDE'])
xmax = np.max(temp_T['UTM LONGITUDE'])
ymin = np.min(temp_T['UTM LATITUDE'])
ymax = np.max(temp_T['UTM LATITUDE'])
norm = plt.Normalize(vmin=temp_T['Gradient (°C/cm)'].min(), vmax=temp_T['Gradient (°C/cm)'].max())
xx, yy = np.mgrid[xmin:xmax:201j, ymin:ymax:201j]
field = ok.transform(xx.flatten(), yy.flatten()).reshape(xx.shape)
s2 = ok.sigma.reshape(xx.shape)
ただし、レンダリングは満足のいくものではありません。私のポイントの間には大きなギャップがあります。クリギング関数の補間半径を大きくする方法を知りたいです。これを行う関数入力パラメーターが見つかりませんでした。
ご回答ありがとうございます。