最近在学习kriging算法，知道了可以用MATLAB或者python来实现kriging预测，但是在Python里面的关于krging预测的库比如pykrige和pykriging所给的例子都是对二位数据的预测，就是那种两类多组数据的预测，没有高维数据的预测代码，在线求一位高手给我指点一下。
我写好了示例代码如下，望采纳
高维数据预测可以使用PyKrige库和PyKriging库中的函数来实现。PyKrige库提供了一些用于高维数据预测的函数，例如 OrdinaryKriging 和 UniversalKriging。 PyKriging库也提供了一些用于高维数据预测的函数，例如 Krige 和 KrigingOptimizer。
使用这些函数时，需要指定用于预测的数据的维度，以及预测所需的其他参数。例如，要使用 OrdinaryKriging 函数进行高维数据预测，您可以使用以下代码：
from pykrige.ok import OrdinaryKriging
# specify the dimensions of the data
dimensions = 3
# perform the kriging
ok = OrdinaryKriging(data, x, y, z, dimensions=dimensions)
predictions = ok.execute('points')
在这段代码中，我们首先导入了 OrdinaryKriging 类，然后指定了数据的维度。接下来，我们使用 OrdinaryKriging 类创建了一个对象 ok，并使用该对象的 execute 方法来执行预测。最后，我们将预测结果存储在 predictions 变量中。
使用 PyKriging 库的方法与 PyKrige 库的方法类似。例如，要使用 Krige 类进行高维数据预测，可以使用以下代码：
from pykriging.krige import Krige
# specify the dimensions of the data
dimensions = 3
# perform the kriging
kriging = Krige(x, y, z, data)
predictions = kriging.execute('points', dimensions)
版本不一样，参数也会可能变的。新版没有向下兼容
SG滤波器—（LSTM）编码器与解码器模型，预测水质）—OrdinaryKriging模型
如有帮助，望采纳
https://blog.csdn.net/weixin_44790306/article/details/121742749
在 Python 中使用 kriging 算法进行高维数据预测时，您可以使用 PyKrige 库中的 OrdinaryKriging 类。
例如，假设您有一个含有四维数据的 NumPy 数组，其中第一维为时间，第二维为纬度，第三维为经度，第四维为某个物理量的测量值。您可以使用如下代码来对该数组进行 kriging 预测：
# 首先，导入所需的模块
import numpy as np
from pykrige import OrdinaryKriging
# 定义待预测的维度和数据类型
dimensions = ["time", "latitude", "longitude", "value"]
types = ["grid", "grid", "grid", "data"]
# 定义数据坐标和测量值
data_coordinates = [(1, 1, 1), (2, 2, 2), (3, 3, 3), ...]
data_values = [1.1, 2.2, 3.3, ...]
# 创建 OrdinaryKriging 类的实例
ok = OrdinaryKriging(data_coordinates, data_values, dimensions, types)
# 定义待预测的坐标
pred_coordinates = [(1.5, 1.5, 1.5), (2.5, 2.5, 2.5), ...]
# 进行预测
pred_values = ok.predict(pred_coordinates)
在上述代码中，dimensions 变量定义了数据的维度，types 变量定义了每个维度的数据类型，其中 "grid" 表示网格数据，"data" 表示测量值。data_coordinates 变量表示测量数据的坐标，data_values 变量表示测量数据的测量值，pred_coordinates 变量表