python xarray_Python xarray索引返回_Python -如何平滑xarray图？ - 腾讯云开发者社区

python语言作为一种高级语言提供了一个与这类地球科学数据提供了一个良好的交互环境基础，而由python语言编写的xarray包[1]则为该类数据的处理提供了良好的平台。...如果你之前学习过python语言，那你一定不会对NumPy包[2]陌生。那有个问题便可以提出，为什么不直接使用numpy数组读取地球科学数据，而要使用xarray提供的读取方式？...应用数学中映射的思想，将Python中的数组和现实生活中的坐标联系起来。比如将实际位置（0°，-90°N）即（0°，90°S）映射为Python中的数组（0,0）。.../xarray-tutorial[3] 参考资料 [1] xarray包: http://xarray.pydata.org/ [2] NumPy包: https://numpy.org/ [3]...xarray-contrib/xarray-tutorial: https://github.com/xarray-contrib/xarray-tutorial

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Python可视化 | xarray 绘图时序图

封图：嵊雨饧 @巴音布鲁克导入本期所需的包和数据 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import xarray as xr ds1.../∂x$", "units": "°C/m"} ds.dTdy.attrs = {"long_name": "$∂T/∂y$", "units": "°C/m"} 一维数据绘图（Ⅰ）基础线图绘制 xarray...xarray 提取坐标名称和与此紧密相关的元数据attrs.long_name, attrs.standard_name, DataArray.name, attrs.units（若存在该项值）标记坐标轴的标签...xarray 数据的属性可用.attrs方法获取。 data1d.attrs ? data1d.attrs 类似于MATLAB 线图绘制[2]，可用类似的参数指定绘制线型、标记和颜色。...当然也可使用 python 参数marker, linestyle 或ls, color 或c分别指定上述属性。

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Python可视化 | xarray绘图样式配置

所修改的参数值仅在当前 Python 会话中有效。若重启 Python 且不运行参数修改代码，则仍为参数仍为默认值。默认风格信息可通过plt.rcParams获得。这些参数是通过字典的方式存储的。...xkcd') fm.fontManager.ttflist.insert(0, fe) mpl.rcParams['font.family'] = fe.name 所需字体xkcd.ttf可通过在后台回复xarray...首先导入数据 import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ds1 = xr.open_dataset(...xkcd.com/ [6] plt.xkcd: https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.xkcd.html # TIPS # Xarray...专题资料下载可在公众号前台回复xarray 获取。

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xarray系列 | 基于xarray和dask并行写多个netCDF文件

xarray的典型计算工作流程通常包括: 使用xr.open_mfdataset 或 xr.open_dataset(chunks=...)...而目前xarray对于nc格式的大文件存储让人头疼。在存储这些大文件时耗时很长，甚至可能会导致程序挂起。...首先导入所需要的库: import xarray as xr import numpy as np from distributed import Client, performance_report...cluster 不同的机器和参数设置上述信息会存在差异然后加载数据集： ds = xr.tutorial.open_dataset('rasm', chunks={'time': 12}) 此数据集为xarray...netCDF可是的写操作一直是xarray的痛点，尤其是在并行写和增量写文件方面。

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xarray基础之计算篇

import xarray as xr # 数据 f = '/home/mw/input/cru3546/cru_ts4.07.2021.2022.pre.dat.nc' # 打开数据集 ds = xr.open_dataset...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: array(199) Coordinates: time datetime64[ns] 2021-01-16, 'lon': <xarray.DataArray...(draw_labels=True, dms=True, x_inline=False, y_inline=False) # 添加海岸线 ax.coastlines() /opt/conda/lib/python3.7...612]],[data.lat[199]],color='b',s=20) cbar = plt.colorbar(cs, orientation='vertical') /opt/conda/lib/python3.7

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Python可视化 | xarray一维数据绘图

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import xarray as xr ds1 = xr.open_dataset("...../∂x$", "units": "°C/m"} ds.dTdy.attrs = {"long_name": "$∂T/∂y$", "units": "°C/m"} 一维数据绘图（Ⅰ）基础线图绘制 xarray...ax = plt.subplots(figsize=(10,4)) x = data1d.time.data y = data1d.data ax.plot(x, y, marker="o") xarray...xarray 数据的属性可用.attrs方法获取。 data1d.attrs data1d.attrs 类似于MATLAB 线图绘制[2]，可用类似的参数指定绘制线型、标记和颜色。...当然也可使用 python 参数marker, linestyle 或ls, color 或c分别指定上述属性。

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xarray | 索引及数据选择

类似pandas对象，xarray也对象支持沿着每个维度基于整数和标签的查找。但是xarray对象还具有命名维度，因此您可以选择使用维度名称代替维度的整数索引。...where 遵循的是所有常规 xarray 广播和对齐原则，索引对象和条件之间二元操作 >> arr.where(arr2.y < 2) ...xarray 返回的结果比 pandas 更明确，不会返回 SettingWithCopy warnings 对齐与重索引 xarray 中的 reindex，reindex_like 及 align...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。...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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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。...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： ?...参见和Pandas一起使用 Dataset 内容 Dataset 使用了 python 的字典接口，而通过 DataArray 提供值： # 判断变量是否包含在 Dataset 中 >> 'temperature...数据集转换除了上述的类字典方法外， xarray 还有一些其它方法可以将数据集转换为其它对象。...使用 xarray 创建新数据集不会造成性能损失，即使是从文件中加载。创建新对象代替那些存在的”变异“变量，对于理解代码来说是有利的。

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xarray | 数据结构(3)

-09-08 reference_time datetime64[ns] 2014-09-05 day (time) int32 6 7 8 和属性不同的是，xarray...xarray中的坐标有两种类型：维度坐标是名称和唯一的维度名称相同的1D数组(打印Dataset或 DataArray时 *号标记的变量)。...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。...如果你想对 xarray 对象进行二元操作时， coords.merge 方法就显得非常有用了。...尽管 xarray 会提供默认值，但是还是推荐明确指定名称。

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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。...维度提供了xarray使用的维度名称，从而代替大多数 numpy 函数所使用的 axis(轴) 参数。...名称和属性严格应用于用户代码，并且xarray 不会试图解释这些信息，仅在特定情况下才会传播这些信息。...通过属性可以获取 foo 数组中的变量信息： >> foo.dims ('dim_0', 'dim_1') >> foo.dim_0 <xarray.DataArray 'dim_0' (dim_0:...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。

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【xarray库(二)】数据读取和转换

pandas 数据类型转换和读取写入 pandas 若要由pandas对象转换为 xarray 对象或者由 xarray 转为pandas对象，可以对pandas[4] 对象使用to_xarray[5...pandas（pd）包中的 Series 函数能够创建一维数组，np.ones((10,))创建了一个一维的 10 个全为 1 的数列，其结果如下所示 np.ones((10,))创建结果在 python...ds1.nc") ds1 = xr.open_dataarray("ds1.nc") ds1 xr.open_dataarray("da1.nc") Zarr Zarr包 Zarr[12]是一个 Python...Xarray 的 Zarr 后端允许 Xarray 利用这些功能。...pip install pytest python -m pytest -v --pyargs zarr 大致会得到以下结果以及对应路径下（此处以 D 盘的根目录为例）的临时文件（运行完毕可以删除

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Python可视化 | xarray 二维绘图配色方案设置

Alexander Ant on Unsplash 绘图配色方案设置导入本节所需的包 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import xarray...默认配色方案viridis 更改配色方案可需更改参数cmap（colormaps）. xarray 绘图模块默认对全正/负数据采用viridis（顺序配色）配色方案，而对含正和负的数据采用RdBu_r（...Seaborn 配色方案 seaborn 包提供了比较好的配色方案，xarray 可通过接口直接使用。seaborn 包可通过 PyPi 安装。

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xarray尾声：TIFF与GRIB处理

有关如何用xarray处理NetCDF数据前面已经介绍过四期了。把一些处理NetCDF的基本方法都介绍了一下。...但xarray远不止如此，还可以用它处理GRIB和TIFF数据，这两种也是非常常见的数据格式。...看到这里有没有一种买一送三的感觉，学会xarray的基本方法就可以掌握多种数据格式的处理方式了，大大地效降低了学习的成本，剩下来的时间可以更加专注于其他工作。...>>>import xarray as xr >>>url = 'https://github.com/mapbox/rasterio/raw/master/tests/data/RGB.byte.tif...cfgrib安装如果想用xarray读取GRIB文件，首先要安装一下ECMWF的cfgrib库。它是xarray的用来解析GRIB数据的引擎。安装就用conda一键安装就好了。

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气象常用库 | xarray入门用法总结

1.导入xarray库，简写为xr import xarray as xr import numpy as np import pandas as pd D:\Anaconda3\lib\site-packages...(lat: 4, lon: 4)> da.groupby('lat') </xarray.core.groupby.dataarraygroupby...to the grouped dimension in a future version of xarray....To silence this warning, pass dim=xarray.ALL_DIMS explicitly..... -1.0 -1.0 -1.0 -1.0 ds.groupby('lon') </xarray.core.groupby.datasetgroupby

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xarray+eofs：对EOF的简单实现

昨日有读者说想看看EOF和小波分析，近期也在搞xarray的推文，就拿xarray的数据直接做了。...就直接转载了(偷懒) 本想写几种eof库比较的，在pyeof和xeof安装都失败后还是简单写一下eofs 导入库 In [54]: from eofs.standard import Eof import xarray...return df.set_index([time_dim]+lumped_space_dims).unstack(lumped_space_dims) 数据预处理 In [80]: import xarray...solver.varianceFraction(neigs=4) visualization(ds['pre'], s_pcs, s_eofs_ds, s_evfs) /opt/conda/lib/python3.7...encountered in true_divide updated_mean = (last_sum + new_sum) / updated_sample_count /opt/conda/lib/python3.7

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从xarray走向netCDF处理(二)：数据索引

xarray专题再次开讲，错过第一部分的可以先去补个课从xarray走向netCDF处理(一)：数据结构及数据读取。...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] array([249.14844, 256.4179 , 247.45125, 254.26143...通过标签索引 >>>temp.loc[:, 89.25, 0.75] array([249.14844, 256.4179 , 247.45125...1.通过数字索引 >>>ds.isel(longitude=1, time=0) Dimensions: (latitude: 241) Coordinates:

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xarray | 序列化及输入输出

Pickle 序列化 xarray 数组最简单的方法就是利用 python 内置的 pickle 模块。...支持 Pcikle 是非常重要的，因为这可以无需安装额外的库就能让你用其他python 模块(比如 multiprocessing) 使用 xarray 对象。...为了读取或写入 netCDF 文件，需要安装 scipy 或 netcdf4-python。...calendar' 应该是 netcdf4-python 支持的日历形式：'standard'，'gregorian'，‘proleptic_gregorian’ ‘noleap’, ‘365_day’...下面是 netCDF4-python 中 MFDataset 类似版： from glob import glob import xarray as xr def read_netcdfs(files

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从xarray走向netCDF处理(二)：数据索引

以下文章来源于MeteoAI ，作者学前班大队长 xarray专题再次开讲，错过第一部分的可以先去补个课从xarray走向netCDF处理(一)：数据结构及数据读取。...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] array([249.14844, 256.4179 , 247.45125, 254.26143...1.通过数字索引 >>>ds.isel(longitude=1, time=0) Dimensions: (latitude: 241) Coordinates:

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从xarray走向netCDF处理(四)：合并与计算

以下文章来源于MeteoAI ，作者学前班大队长前面有关xarray已经讲了3期了，介绍了数据索引，数据结构还有插值和掩膜。...今天这是最后一期介绍用xarray处理nc数据了，打算聊一下如何做数据合并与计算。数据合并数据合并主要是两种形式维度的拼接：如将日数据合成为年数据，就属于在时间维度上的合并。...xarray围绕着这两种合并方式介绍了concatenate, merge, combine, update四种方法。我在这里就挑最常用的跟大家聊聊。...>>> ds2018 Dimensions: (latitude: 241, longitude: 480, time: 12) Coordinates: *...除此以外，xarray还可以帮你快速地求出平均值，方差，最小值，最大值等。你可以指定具体对那个维度进行计算，如果不指定维度默认会对所有维度进行计算。

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xarray系列｜数据处理和分析小技巧

，以前也说到过 xarray系列｜教你更高效的进行数据处理和分析。...xarray系列｜WRF模式前处理和后处理善用 .sel、.isel和 .where 等索引函数能够有效改善数据处理效率。...xarray 做 mask 还是非常方便的，同时结合 regionmask和geopandas几乎可以实现任何想要的功能。...然后转到 xarray，效果也差不多，最后结合 dask，实现了几十倍的效率提升，由原先的近40小时降低到2小时左右。...涉及到大量的数据处理时，可以结合 xarray 和 dask 改善效率，但是 dask 的学习成本稍高一些。

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【xarray库(一) 】创建xarray对象

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