我正在考虑使用此方法对我拥有的3D点进行插值。作为输入，我在一个区域中的各个高度具有大气浓度的气体。我所获得的数据显示为垂直高度每隔几英尺延伸几十英尺，但水平分开数百英尺的值（因此，“列”紧密堆积）。
假定在任何给定时间点，值在垂直方向上的变化比在水平方向上的变化大得多。
我想在考虑到这一假设的情况下执行3D克里金法（作为我可以调整的参数，或者是经过统计定义的参数-或）。
我相信scikit学习模块可以做到这一点。如果可以，我的问题是如何创建离散单元输出？即，输出到尺寸为50 x 50 x 1英尺的3D数据网格中。理想情况下，我希望将[x_location，y_location，value]的输出与这些（或类似）距离分开。
不幸的是，我没有很多时间来处理它，所以我只是希望在研究它之前弄清楚这是否可以在Python中实现。谢谢！
参考方案
是的，您绝对可以在scikit_learn中执行此操作。
实际上，您可以使用各向异性协方差内核，这是kriging /高斯过程回归的基本功能。
正如manual中精确指出的那样（如下所述），ou可以自己设置协方差的参数或对其进行估计。您可以选择使所有参数相等或全部不同。
theta0：double array_like，可选
形状为（n_features，）或（1，）的数组。中的参数
自相关模型。如果还指定thetaL和thetaU，则theta0
被认为是最大可能性的起点
估计最佳参数集。默认假定各向同性
theta0 = 1e-1的自相关模型。
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