python中如何移动图形工作站_如何在Python中使用Kriging插入工作站数据？

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Python中使用Kriging的一些工具是

pyKriging和

Gaussian Process Regression.但是,我无法使它们中的任何一个工作.第一个对我不起作用(甚至不能导入它)：

导入pyKriging

File "~/python3.6/site-packages/pyKriging/krige.py", line 142

except Exception, err:

SyntaxError: invalid syntax

第二个我不明白如何使用它.我找不到一个简单的工作示例(例如rroowwllaanndd answer很棒,但遗憾的是数据不再可供下载)

所以我的问题是,如何使用Kriging插入我的数据？我有几个站点数据保存在numpy数组中,如下所示：

2000 1 1 5.0

2000 1 2 3.4

2000 1 3 0.2

列是年 – 月 – 日 – 降水.我有几个这样的数据数组(st1,st2,st3),另一个数组包含每个站的ID和每个站所在的坐标(stid,因此站1位于经度15.6865,北纬62.6420,和等等).

import numpy as np

st1 = np.array([[2000,1,1,5.0],[2000,1,2,3.4],[2000,1,3,0.2]])

st2 = np.array([[2000,1,1,8.2],[2000,1,2,2.5],[2000,1,3,0.0]])

st3 = np.array([[2000,1,1,np.nan],[2000,1,2,4.5],[2000,1,3,1.2]])

stid = np.array([[1,15.6865,62.6420],[2,15.7325,62.1254],[3,16.1035,61.1449]])

我需要的是每天一个数组(或一个3D数组),它包含每天在这样的网格中用Kriging插值的所有站点的数据：

y = np.arange(61,63,0.125)

x = np.arange(14,17,0.125)

X,Y = np.meshgrid(x,y)

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