Pythonでクリギングを行うpyKrigingのデータ入力方法が分からない

Question

背景

広い部屋の温度を複数地点で計測し、それを用いて温度分布を計算し出力したいと考えています。
その計算にクリギングを使おうと思い、調べたらpyKrigingが出てきました。
http://www.pykriging.com/
https://github.com/capaulson/pyKriging

クリギングとは地形の算出によく用いられる手法で、
図のように複数地点で計測した標高から、他の地点の標高を算出し地形を明らかにする事が出来ます。

聞きたいこと

ホームページにあるサンプルや、Githubのコードをクローンして読んでみましたが、
どうしてもデータの入力方法が分かりません。
それを教えて頂きたいです????

調査したこと（3つ）

サンプルのデータ入力方法

コードはこのようになっており、Xとyが入力データではないかと推測しました

import pyKriging  
from pyKriging.krige import kriging  
from pyKriging.samplingplan import samplingplan

# The Kriging model starts by defining a sampling plan, we use an optimal Latin Hypercube here
sp = samplingplan(2)  
X = sp.optimallhc(20)

# Next, we define the problem we would like to solve
testfun = pyKriging.testfunctions().branin  
y = testfun(X)

# Now that we have our initial data, we can create an instance of a Kriging model
k = kriging(X, y, testfunction=testfun, name='simple')  
k.train()

# Now, five infill points are added. Note that the model is re-trained after each point is added
numiter = 5  
for i in range(numiter):  
    print 'Infill iteration {0} of {1}....'.format(i + 1, numiter)
    newpoints = k.infill(1)
    for point in newpoints:
        k.addPoint(point, testfun(point)[0])
    k.train()

# And plot the results
k.plot()  

サンプルの入力データの中身

上記を踏まえ、それぞれprintすると次のように出ました。
Xがポイントの座標、yがポイントの値かと思われます。

[[0.175 0.625]
 [0.325 0.825]
 [0.075 0.225]
 [0.225 0.975]
 [0.725 0.325]
 [0.275 0.125]
 [0.625 0.525]
 [0.925 0.275]
 [0.375 0.575]
 [0.675 0.925]
 [0.525 0.775]
 [0.025 0.725]
 [0.825 0.075]
 [0.875 0.475]
 [0.575 0.175]
 [0.775 0.675]
 [0.425 0.025]
 [0.975 0.875]
 [0.125 0.425]
 [0.475 0.375]]

[  5.2438795   59.27093668 118.41829804  43.06748015  36.62451614
  49.07513829  50.46422992  10.74224018  32.40154544 176.95915015
  86.77220659  36.84161119  18.57719369  42.36475702   4.85866494
 103.90408196  27.54179195 115.20981522  35.36567784  13.19602273]

サンプルの入力データ変更

それらの仮説を踏まえて、yのデータをとりあえず次のように変えてみました。
ただ最小値/最大値が変わらず、色分布が上手くいかなかった為次のように表示されてしまいました。
本当は温度のようなわずかな差でも色による違いがはっきり分かるようにしたいです。

y = [
    22, 24, 20, 21, 19,
    22, 22, 18, 17, 17,
    20, 21, 20, 21, 20,
    23, 25, 26, 24, 24,
]

Comments

[y_waiwai]

クリギングとはなんのことでしょうか

[jonpili]

ご質問ありがとうございます！
追記させて頂きました！

Answer 1

Simple Example for generating krigged grid of sparse data #7に簡単な使い方についての回答がありました。
参考まで。

import numpy as np 
from pyKriging import kriging

X = np.array( [[0.175,0.625],
    [0.325,0.825],
    [0.075,0.225],
    [0.225,0.975],
    [0.725,0.325],
    [0.275,0.125],
    [0.625,0.525],
    [0.925,0.275],
    [0.375,0.575],
    [0.675,0.925],
    [0.525,0.775],
    [0.025,0.725],
    [0.825,0.075],
    [0.875,0.475],
    [0.575,0.175],
    [0.775,0.675],
    [0.425,0.025],
    [0.975,0.875],
    [0.125,0.425],
    [0.475,0.375]])

y = [  5.2438795,   59.27093668, 118.41829804,  43.06748015,  36.62451614,
      49.07513829,  50.46422992,  10.74224018,  32.40154544, 176.95915015,
      86.77220659,  36.84161119,  18.57719369,  42.36475702,   4.85866494,
     103.90408196,  27.54179195, 115.20981522,  35.36567784,  13.19602273]

k = kriging(X, y)
k.train()
print( k.predict([.25,.25])) # 33.83997681862021
k.plot()

y = [
    22, 24, 20, 21, 19,
    22, 22, 18, 17, 17,
    20, 21, 20, 21, 20,
    23, 25, 26, 24, 24,
]

Comments

[jonpili]

本当にありがとうございます????
おかげさまで自分でも入力できました！

エンジニア初心者で、イシューを見る発想はなかったです…勉強になります!!