fatiando/verde

何を解決するか

Verdeは、地形、点群、地球物理調査などの空間データを2次元の表面（グリッド化）に処理・補間する問題を解決します。これらの操作に標準化された、機械学習にインスパイアされたインターフェースを提供し、広範なPython科学計算スタックとの統合を容易にします。

どう動くか

Verdeは、機械学習にインスパイアされた補間手法を実装しており、scikit-learnに似たインターフェースを使用します。直交座標系と地理座標系の両方をサポートし、スカラーおよびベクトルデータ（GPS速度や風速など）の処理も可能です。また、トレンド除去やブロッキング／ウィンドウ処理などのデータ準備および分析ツールも含まれています。

対象ユーザー

不規則な点データを分析用の規則的グリッドに変換する必要がある、空間データ、地形、地球物理に関わる研究者やデータサイエンティスト向けです。

特徴

• 機械学習にインスパイアされたインターフェース：グリッド化操作にscikit-learnに似たAPIを使用。
• 科学計算スタックとの統合：numpy、pandas、scikit-learn、xarrayと完全に統合。
• 座標系のサポート：地理座標系と直交座標系の両方に対応。
• 分析ツール：クロスバリデーション、トレンド除去、ブロッキング平均の組み込みサポート。