update_grid_values

该函数用于更新网格数据。该函数将根据使用的插值模型更新每个格点中的值，例如使用Kriging插值模型。更新后的值将存储在Grid对象的_regular_grid属性中。

语法

update_grid_values(self, df=None, property_name=None, set_nan=True, **kwargs)

参数

• df：DataFrame类型的数据集。包括坐标和值（属性），默认为None。
• property_name：属性的名称（列名称），主要用于选择需要更新的属性列。默认为None，表示更新所有列。
• set_nan：如果为True（默认），则将NaN值放置在网格数据中。如果为False，则不放置NaN值，旧值将被保留和使用。

返回值

该函数返回一个布尔值，表示是否更新了网格数据。如果更新了，则返回True，否则返回False。

示例

import pandas as pd
import gempy

# 创建地质模型
geo_model = gempy.create_model('geo_model')
# 定义网格
extent = [0, 100, 0, 100, 0, 100]
resolution = [50, 50, 50]

gempy.init_data(geo_model, extent=extent, resolution=resolution)

# 创建含有坐标和属性的DataFrame
df = pd.DataFrame()
df['X'] = [25, 75]
df['Y'] = [25, 75]
df['Z'] = [25, 75]
df['property1'] = [10, 20]

# 添加数据到地质模型
gempy.set_data(geo_model, points_df=df, update_surfaces=False)

# 获取到网格数据
values_before = geo_model.grid.regular_grid.copy()

# 修改属性值
df.loc[0, 'property1'] = 30

# 更新网格数据
geo_model.grid.update_grid_values(df=df, property_name='property1')

# 获取到更新后的网格数据
values_after = geo_model.grid.regular_grid.copy()

assert not values_before['values'][0] == values_after['values'][0], '属性值更新失败'

在示例中，我们首先创建了一个三维的地质模型，并且定义了网格的范围和分辨率。然后，我们在DataFrame中添加了一个包含坐标和属性（此处为属性1）的数据。接下来，我们将数据添加到地质模型中，并获取到更新前的网格数据。随后，我们在属性1中修改了一个值，然后使用update_grid_values()函数更新网格数据，并再次获取到更新后的网格数据。最后，我们断言属性值是否已成功更新。