在xarray上迭代。DataArray一维及其坐标 - 腾讯云开发者社区

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xarray | 数据结构(3)

坐标坐标是存储在 DataArray 和 Dataset 的 coords 属性中的辅助变量。...事实上，这些维度坐标内部使用的是 pandas.Index 存储其值。非维度坐标是包含坐标数据的变量，但不是维度坐标。它们可以是多维的，而且非维度坐标名称和它的维度名称没有关系。...非维度坐标在绘图或索引时非常有用。除此之外， xarray 不会限制使用与其相关的值。它们不需要进行对齐或自动索引，也不需要在计算时进行匹配。注： xarray 中的术语和 CF 中的术语不同。...，'virtual' 层坐标是不会存储在 DataArray 和 Dataset 对象的 coords 属性中的，尽管打印时会显示出来。...因为在 Dataset 和 DataArray 对象中每个多索引层都可以通过 ‘virtual’ 坐标获取，它的名称不能与相同对象的其它层，坐标和数据变量的名称冲突。

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xarray | 数据结构(1)

DataArray xarray.DataArray 是 xarray 库中带标签的多维数组。...基于 pandas 中 DataFrame 和 Series 的索引功能，坐标可进行更快速的索引和对齐操作。 DataArray 对象有 name 和 attrs 属性，attrs 包含了元数据信息。...>> xr.DataArray(data) xarray.DataArray (dim_0: 4, dim_1: 3)> array([[ 0.703916, 0.145702, 0.623297...在 V0.9之前，xarray会仿照这种方式：如果没有指定坐标参数的话，xarray会提供默认值。以下方式可以指定坐标信息：值列表和维度数大小相同，为每个维度提供坐标标签。...如果要对相同类型的数值进行操作的话，需要使用坐标或是分离DataArray对象为单个的Dataset。

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【xarray库(一) 】创建xarray对象

数据结构 Xarray包提供了两种数据储存结构：DataArray类和Dataset类。...(seed=0) xr.DataArray类 xr.DataArray是一个容器，能够装一个变量的信息，比如可以把温度在时空的变化放在里面。...假如温度数据在时空上全为1，那么有 da = xr.DataArray( # 温度数据 np.ones((3, 4, 2)), # 维度名称 dims=("x", "y"...如果要创建一些在同一个坐标（Coordinates）上但有不同值的变量，我们不能采用简化的语法。...“x_b = array([-1, 0, 1, 2]) ” 变量a和变量b的维度都在x上，但对这个维度我们针对变量a和b分别建立了两个坐标 x_a 和 x_b ，那么 a 与 x_a

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xarray | 索引及数据选择

以上方法均是针对维度坐标变量。...会将 Dataset 或 DataArray 添加到响应维度的新坐标集。...xarray 在执行合并多对象操作时会自动对齐。手动对齐能够提高效率。...缺省坐标标签每个维度的标签坐标是可选的。没有坐标标签时，基于标签的索引方法 sel 和 loc 使用标准的基于整数和位置的索引。...coordinates: x 如果两个 xarray 对象至少有一个没有坐标标签，只要有相同的维度名和大小，同样可以执行对齐操作。

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从xarray走向netCDF处理(一)：数据结构及数据读取

安装 xarray的安装依旧推荐使用conda，还不会的小伙伴移步：一文教你解决Python所有安装配置 conda install xarray 在终端里输入如上命令，之后输入y，等待安装结束就好了...数据结构 xarray有两大数据类型：DataArray、Dataset。...里面包含各个坐标 attrs 获取原始数据的属性，比如变量的名字、单位等 Dataset Dataset可以简单的理解为由多个DataArray组成的集合，它有如下几个重要的属性 dims 获取维度的名字...xarray.open_dataarray()读取DataArray类型数据，即只能读取单个物理量。...# 取出ds中名为t2m的物理量,可以看到它的维度，坐标系，以及t2m有单位和名字两个属性 >>>ds['t2m'] xarray.DataArray 't2m' (time: 12, latitude

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xarry | 快速入门

借鉴了 pandas 的索引机制，因此在索引时非常快。...xarray提供了四种索引方式： # 通过整数进行索引 In [12]: data[[0, 1]] Out[12]: xarray.DataArray (x: 2, y: 3)> array([[-...0.01396 , -0.362543]]) Coordinates: * x (x) <U1 'a' 'b' Dimensions without coordinates: y # 通过坐标标签索引..., -0.362543]]) Coordinates: * x (x) <U1 'a' 'b' Dimensions without coordinates: y # 利用维度名和坐标标签...是 xarray.DataArray 对象的类字典容器，也可以认为这是一个多维的 DataFrame。

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xarray基础之计算篇

version 2.14.1 平均 In [12]: all_mean_pre = ds.pre.mean() print('两年全球平均降水:', all_mean_pre) 两年全球平均降水: xarray.DataArray...time=slice('2021-01-16', '2021-12-16')).mean() print('2021年全球平均降水:', first_mean_pre) 2021年全球平均降水: xarray.DataArray...', '2021-12-16'),lat=32.75,lon=60.25).mean() print('2021年某格点平均降水:', point_mean_pre) 2021年某格点平均降水: xarray.DataArray...(dim=['lon','lat']) argmax Out[37]: {'lon': xarray.DataArray 'pre' (time: 24)> array([612, 641, 641...'pre' ()> array(199) Coordinates: time datetime64[ns] 2021-01-16, 'lon': xarray.DataArray

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xarray | 数据结构(2)

Dataset xarray.Dataset 是和 DataFrame 相同的多维数组。这是一个维度对齐的标签数组(DataArray)的类字典容器。它用来展示NetCDF文件格式的数据。...类字典容器 coords：用于 data_vars 标记点的 DataArray 类字典容器，比如数字，datetime对象或字符串数组 attrs：包含任意元数据的 OrderedDict 数据或坐标中变量的区别是语义上的...然而，xarray正是利用了索引和计算之间的差异。坐标中表示的是常数/固定/独立的量，而数据中表示的是变化/测量/依赖的量。下面是如何为天气预测构造数据集的例子： ?...数据变量和坐标变量也分别包括在 data_vars 和 coords 类字典属性中： >> ds.data_vars Data variables: temperature (x, y,...虽然 xarray 不会强制限制属性设置，但是如果使用的不是字符串，数字或 numpy.ndarray 对象，那么在序列化某些文件格式时仍可能会失败。

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从xarray走向netCDF处理(一)：数据结构及数据读取

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wrf-python 详解之如何使用

)) enable_xarray() # 方法b p_no_meta = getvar(ncfile, "P", meta=False) print (type(p_no_meta)) 从DataArray...中提取 numpy 数组如果你需要将 xarray.DataArray 转换为 numpy.ndarray， wrf-python中的 wrf.to_np 函数可以帮助你完成这一操作。...尽管 xarray.DataArray 对象已经包含了 xarray.DataArray.values 属性用以提取 numpy 数组，但是用于编译扩展时仍会存在问题。...wrf.to_np 函数按照以下流程执行：如果没有缺省值或填充值，那么将直接调用 xarray.DataArray.values 属性返回值如果有缺省值或填充值，那么会用 xarray.DataArray.attrs...* key_0 (key_0) <U6 u'label1' u'label2' 插值水平插值 wrf.interplevel 函数可以插值3D场到水平层上，通常是压力层或是高度层。

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Satpy基础系列教程(3)-Satpy总览

Satpy针对数据的低级容器是xarray.DataArray，在Satpy里称为Datasets。...See the XArray documentation for more info on handling xarray.DataArray objects....更多信息参考xarray.DataArray的说明。...卫星图像数据的坐标系有两种：原始卫星幅宽坐标系、均匀网格投影坐标 It is also common to see the channels from a single sensor in multiple...: https://xarray.pydata.org/en/stable/generated/xarray.DataArray.html#xarray.DataArray [8] dask.array.Array

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wrf-python 详解之API

用户API 方法诊断从WRF输出中返回基本诊断变量插值返回3D场插值到2D平面(指定垂直层)的值坐标转换返回经纬度坐标对应的X,Y坐标网格去栅格返回去栅格化后的变量，与NCL中的wrf_user_unstagger...函数效果相同 numpy 提取返回 xarray.DataArray 实例中包含的 numpy.ndarray 数组变量提取从NetCDF文件或NetCDF文件对象序列中提取变量辅助绘图返回文件或是变量的地理边界...原始诊断方法返回2D网格中一个线上的x,y点配置方法如果安装并打开了 xarray 则返回 True 其他如果输入变量名是时间坐标则返回 True 类异常当诊断过程中发生错误是触发异常 CoordPair...装饰器算法装饰器从封装函数输出进行单位转换的装饰器元数据装饰器为封装函数的输出设置元数据的装饰器装饰器工具确定文件中包含哪个变量的可调用类类可迭代封装器类一个生成器和自定义可迭代类的封装类...__iter__() 时会返回一个新的迭代器到序列的开头

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从xarray走向netCDF处理(三)：插值与掩膜

插值 xarray中对scipy的插值函数进行了进一步的封装，可以让我们方便的调用。只需要对DataArray，DataSet使用interp()函数就可以实现插值了，就像索引一样简单。...('space', [0.1, 0.2, 0.3])]) ...: # label lookup In [2]: da.sel(time=3) Out[2]: xarray.DataArray...int64 3 * space (space) float64 0.1 0.2 0.3 # interpolation In [3]: da.interp(time=2.5) Out[3]: xarray.DataArray...* space (space) float64 0.1 0.2 0.3 time float64 2.5 数据掩膜日常数据处理中经常要用到掩盖陆地或者海洋数据，一种方法就是在画图的时候最后添加地理信息...对任意的DataArray或者Dataset创建一个新的坐标，将海陆数据附给他。根据海陆分布数据中海洋或者陆地的值来提取掩膜数据。

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从xarray走向netCDF处理(三)：插值与掩膜

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关于WRF插值站点的二三事

+ y0) # 使用 pyproj.transform() 将这些网格坐标点从 WRF 模型的投影坐标系转换回经纬度坐标系（PlateCarree投影），结果存储在 our_lons 和 our_lats...数组 In [11]: # 创建xarray数据结构 t = xr.DataArray(z_target_grid, coords=[('lat', our_lats...= xr.Dataset({'temp': t}) ds_inter meteva 转换xarray为grid_data（meteva可以绘制的格式） In [12]: tnn =meb.xarray_to_griddata...(ds_inter) print(tnn) #对于da0里面的维度坐标名称为lon,lat，程序能够自动识别 *** xarray.DataArray 'data0' (member: 1, level...实际上在meteva的插值就使用了两种：最临近插值与双线性插值。效果好坏还需大家自行试验。完整文件与代码在此

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从xarray走向netCDF处理(二)：数据索引

索引核心方法在xarray的官方文档中给出了如下几种索引方式索引演示对如下数据进行索引演示：名为ds的DataSet，名为temp的DataArray，数据链接在文末。...通过数字索引 >>>temp[:,1,1] xarray.DataArray 't2m' (time: 12)> array([249.14844, 256.4179 , 247.45125, 254.26143...通过标签索引 >>>temp.loc[:, 89.25, 0.75] xarray.DataArray 't2m' (time: 12)> array([249.14844, 256.4179 , 247.45125...对DataArray和DataSet都有效，且方法一致。...def map(): # 创建画图空间 proj = ccrs.PlateCarree() #创建坐标系 fig = plt.figure() #创建页面 ax = fig.subplots

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从xarray走向netCDF处理(二)：数据索引

今天要介绍的就是xarray的索引功能，通过索引你可以对数据进行切片，从整体中提取你所关注的区域、高度或者时间。索引核心方法在xarray的官方文档中给出了如下几种索引方式 ?...通过数字索引 >>>temp[:,1,1] xarray.DataArray 't2m' (time: 12)> array([249.14844, 256.4179 , 247.45125, 254.26143...通过标签索引 >>>temp.loc[:, 89.25, 0.75] xarray.DataArray 't2m' (time: 12)> array([249.14844, 256.4179 , 247.45125...对DataArray和DataSet都有效，且方法一致。...def map(): # 创建画图空间 proj = ccrs.PlateCarree() #创建坐标系 fig = plt.figure() #创建页面 ax = fig.subplots

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xarray | 序列化及输入输出

但有两点要注意：为了简化序列化操作， xarray 在 dumping 对象之前会将数组中的所有值加载到内存中。因此这种方式不适用于大数据集。...xarray 基于 netCDF 数据模式，因此磁盘中的 netCDF文件和 Dataset 对象是对应的。 netCDF在大多数平台上都支持，因此科学程序语言几乎都支持解析 netCDF 文件。...但是在操作之前都会先将 DataArray 转换为 Dataset，从而保证数据的准确性。一个数据集可以加载或写入netCDF 文件的特定组中。...从而允许xarray 以及其它工具能够正确的读取 netCDF 文件。...Rasterio 如果安装了 rasterio，可以使用 rasterio 打开GeoTiff以及其它栅格数据集。

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Meteva笔记：加载GRIB 2要素场

从 GDS 加载数据在加载本地数据文件前，首先使用 Meteva 内置的函数从 GDS 服务中获取要素场，用于后续对比验证。...使用 meb.xarray_to_griddata() 函数将要素场对象转为 meb.grid_data() 函数生成的 xr.DataArray 对象可以看到，对于单个要素场，该函数自动生成了 memeber...维度，坐标值为 0 grid_data = meb.xarray_to_griddata( field, level_dim="pl", time_dim="time",...修改坐标值，与 t850_grid 保持一致：添加 member 名称将时间从世界时改为北京时 meb.set_griddata_coords( cropped_grid_data,...求偏差场中最大偏差 abs(diff_t850).max() 0.01001473 差值可能是因为压缩精度的问题，在可以接受的范围内。说明本地读取的 GRIB 2 文件可以代替 GDS 中的数据。

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数据处理 | xarray的计算距平、重采样、时间窗

xarray 通过使用Groupby 算法使这些类型的转换变得容易。下面给出了计算去除月份温度差异的海温月数据。...da 此处创建 DataArray 类型 da 的方法与之前创建 DataArray 稍有不同。...两者创建的区别在于如果用列表创建 DataArray 的话，坐标名称和维度名称是重名的（Coordinates 项会加粗或者在名称前加*）。若要创建非索引坐标，则必须通过字典创建。...不同的 coords 之间的参数用逗号间隔，因为用列表创建坐标维度的特性，无需写坐标维度名称。坐标维度的名称将沿用维度名称的名字。...Tutorials进行改写，遵循Apache-2.0 License https://github.com/xarray-contrib/xarray-tutorial

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