Анализ вариограмм — это мощный метод, используемый в геостатистике для изучения пространственной зависимости и количественной оценки пространственной структуры набора данных. Графики вариограммы обычно используются для визуализации взаимосвязи между пространственным запаздыванием и соответствующей полудисперсией. Хотя основные отметки на графиках вариограммы предоставляют важную информацию, мелкие отметки могут дать дополнительную информацию о пространственных характеристиках данных. В этой статье мы рассмотрим различные методы включения мелких делений в графики вариограмм и предоставим примеры кода на Python.

1. Метод Matplotlib:
   Matplotlib — популярная библиотека визуализации данных на Python. Чтобы добавить незначительные отметки к графику вариограммы с помощью Matplotlib, мы можем использовать класс MultipleLocatorиз модуля matplotlib.ticker. Вот пример:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.ticker as ticker
# Generate some example data
lags = np.linspace(0, 10, 11)
semi_variances = np.random.rand(len(lags))
# Create the variogram plot
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(lags, semi_variances, 'bo-')
# Add minor ticks
ax.xaxis.set_minor_locator(ticker.MultipleLocator(0.5))
ax.yaxis.set_minor_locator(ticker.MultipleLocator(0.1))
# Customize the plot
ax.set_xlabel('Lag Distance')
ax.set_ylabel('Semi-Variance')
ax.set_title('Variogram Plot with Minor Ticks')
# Display the plot
plt.show()

2. Метод Plotly:
   Plotly — это интерактивная библиотека визуализации, позволяющая создавать динамические веб-графики. Чтобы включить незначительные тики в график вариограммы с помощью Plotly, мы можем использовать параметры tickvalsи ticktextв объекте layout. Вот пример:

import plotly.graph_objects as go
import numpy as np
# Generate some example data
lags = np.linspace(0, 10, 11)
semi_variances = np.random.rand(len(lags))
# Create the variogram plot
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=lags, y=semi_variances, mode='lines+markers'))
# Add minor ticks
fig.update_layout(xaxis=dict(tickmode='array', tickvals=np.arange(0, 10.5, 0.5),
                             ticktext=[str(i) for i in np.arange(0, 10.5, 0.5)]),
                  yaxis=dict(tickmode='array', tickvals=np.arange(0, 1.1, 0.1),
                             ticktext=[str(i) for i in np.arange(0, 1.1, 0.1)]))
# Customize the plot
fig.update_layout(title='Variogram Plot with Minor Ticks',
                  xaxis_title='Lag Distance',
                  yaxis_title='Semi-Variance')
# Display the plot
fig.show()

Незначительные деления на графиках вариограммы обеспечивают дополнительную детализацию и улучшают визуальную интерпретацию пространственных данных. В этой статье мы исследовали два метода, используя Matplotlib и Plotly, для включения незначительных тиков в графики вариограмм. Включив незначительные отметки, мы можем получить более глубокое понимание пространственной структуры и зависимостей, присутствующих в наборе данных. Эти примеры кода служат отправной точкой для интеграции мелких делений в графики вариограммы, что позволяет проводить более полный анализ пространственных данных.