fatiando/verde

해결하는 문제

Verde는 지형, 점군, 지구물리 조사와 같은 공간 데이터를 2차원 표면(그리드화)으로 처리하고 보간하는 문제를 해결합니다. 이 작업에 표준화된, 기계학습에 영감을 받은 인터페이스를 제공하여, 보다 넓은 파이썬 과학 계산 스택과의 통합을 용이하게 합니다.

작동 방식

Verde는 기계학습에 영감을 받은 보간 방법을 구현하며, scikit-learn과 유사한 인터페이스를 사용합니다. 직교 좌표계와 지리 좌표계 모두를 지원하며, 스칼라 데이터뿐 아니라 벡터 데이터(예: GPS 속도, 풍속)도 처리할 수 있습니다. 또한 추세 제거 및 블록/윈도우 기반 연산과 같은 데이터 준비 및 분석 도구도 포함되어 있습니다.

대상 사용자

불규칙한 점 데이터를 분석용 규칙적 그리드로 변환해야 하는 공간 데이터, 지형, 지구물리학 분야의 연구자 및 데이터 과학자에게 적합합니다.

주요 특징

• 기계학습에 영감을 받은 인터페이스: 그리드화 작업에 scikit-learn과 유사한 API 사용.
• 과학 계산 스택 통합: numpy, pandas, scikit-learn, xarray와 완전 통합.
• 좌표계 지원: 지리 좌표계와 직교 좌표계 모두 지원.
• 분석 도구: 교차 검증, 추세 제거, 블록 평균의 내장 지원.