PyKrige 开源项目安装与使用指南

目录结构及介绍

在 PyKrige 的根目录下，您将发现以下关键组件：

• docs: 包含了所有文档和示例代码，用于构建和查看文档。
• examples: 提供了一系列的例子，涵盖从基本到高级的所有功能，帮助快速上手。
• pykrige: 主要的Python包目录，内含有实现克里金算法的各种类以及工具函数。
  • __init__.py: 初始化模块，使 pykrige 成为一个可导入的包。
  • krg.py: 包含核心克里金类如OrdinaryKriging, UniversalKriging, etc.
  • variogram_models.py: 定义可用的标准变异模型（变差函数）。
  • kriging_tools.py: 工具函数集合，比如写入ASCII网格文件等。
• LICENSE: BSD 3-Clause许可证详情，定义了软件的使用权和责任。
• setup.py: 用于打包和发布项目的脚本。

启动文件介绍

PyKrige 没有严格意义上的“启动”文件，但你可以通过导入并实例化其主要类来“启动”。例如，在你的Python环境中运行以下命令以执行简单的普通克里金：

from pykrige.ok import OrdinaryKriging

data = [...]
x, y, z = zip(*data)

ok = OrdinaryKriging(x, y, z, variogram_model='spherical')
z, ss = ok.execute('grid', nx, ny)

这里的execute方法是克里金的主要入口点，它接受数据点坐标与值作为输入，并根据指定的方法进行预测。

配置文件介绍

PyKrige 不依赖特定的配置文件来进行设置。大多数参数都是在初始化克里金类时提供的，比如选择变异函数模型或设定搜索参数。这意味着配置主要是编码在调用者的脚本中。

然而，为了方便管理不同的实验场景，您可以创建自己的配置文件来存储这些变量，例如使用JSON或YAML格式。这样可以在不同的情景之间切换而不需要修改代码，只需更改配置文件即可。

import json
with open('config.json') as f:
    config = json.load(f)

# 然后使用加载的配置
ok = OrdinaryKriging(config['x'], config['y'], config['z'], **config['params'])

上述方式可以更好地管理和维护复杂的工作流程，特别是当您的工作涉及到多个独立的克里金任务时。