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。...01 space <U2 'IA' # 按列表中的顺序选择行列 >> arr[[0, 3, 1, 2], [2, 0, 1]] xarray.DataArray (time: 4, space...丢弃标签 drop (适用于 Dataset 和 DataArray) 方法会返回具有沿着某一维度丢弃的索引标签的新对象，不改变原对象： >> ds.drop(['IN', 'IL'], dim='..., 0.057569]]) Coordinates: * two (two) int64 0 1 * y (y) int32 0 1 2 多维索引 xarray 目前不支持多维度索引...原始数据是新对象的子集，而原数据中没有的数据用 Nan填充。 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。
前言 在科学计算领域，数据交换和存储是研究流程中的重要环节。不同的研究领域和软件工具倾向于使用特定的数据格式。...NetCDF（Network Common Data Form）是一种广泛用于存储多维科学数据的文件格式，而MAT文件是MATLAB的二进制文件格式，用于存储变量数据。...Python提供了强大的库支持，如xarray和scipy.io.savemat，使得这种转换变得简单且高效 代码结构 加载nc文件：使用xarray库中的open_dataset函数打开nc文件，这会返回一个...Dataset对象，其中包含了文件中的所有变量和相关元数据。...这对于在不同编程环境之间共享数据特别有用，尤其是当目标分析工具是MATLAB时。xarray和scipy提供的强大功能简化了这一转换过程，提高了数据处理的效率和灵活性。
空间绘图神器-Xarray 今天直接给大家介绍一下我最近常用的空间绘图神器-Xarray，之所以给大家推荐这个工具包，是因为我最近在空间可视化课程中免费新增的部分内容，其就是使用Xarray工具绘制的。...先给大家看一下新增的可视化预览图： 可视化课程新增Xarray绘图样例 话不多说，直接给大家介绍一下这个工具，如下： Xarray 是一个基于Python的开源工具包，用于在多维标记数组上进行标签化数据分析...多维数据分析：Xarray专注于处理多维数组，能够轻松地处理和操作高维数据，适用于气象、地球科学、气候建模等领域。...效率：Xarray通过对数据进行坐标对齐，能够高效地处理大型数据集，减少了内存使用和计算时间。...如果我觉得你的问题很具有普适性，我会把它写成文章发布在公众号上，让更多人看到，有关我们数据可视化系列课程的服务内容，可以参考下面的 阅读原文。
今年增长最快的包中，如leafmap和geemap这样的包，在地理空间分析和制图领域成为了不可或缺的工具。...它利用GEE强大的地理数据处理能力，使用户能够在Python环境中执行复杂的地理空间分析。geemap的功能包括地图制作、地图代数、以及多种空间数据的导入和导出。...它的高增长率证明了其在地理科学和遥感研究中的实用性和受欢迎程度。...官网：Apache Sedona[20] GitHub：Apache Sedona GitHub[21] xarray：多维数据集的灵活处理 xarray是一个处理带标签的多维数组的Python包，它在原生...它使得在Python中的空间操作变得简单，广泛用于环境规划、GIS数据处理和空间分析。
假设从服务器上产生的数据条目数为n，这个值是事先不知道的，唯一确定的是这个值非常大，假定项目需要快速从这n条数据中查找第k小的条目，其中k的值是事先能确定的，请你设计一个设计一个满足需求并且兼顾时间和空间效率的算法...其次是数据条目数n相当大，如果直接根据n来分配内存会产生巨大的损耗，第三是速度要足够快，但要在海量级数据中实现快速查找不是一件容易的事情。 解决这道题的关键在于选取合适的数据结构。...，也就是堆中节点最大值在根节点。...，将新节点插入到堆中，如果新来的元素值大于根节点，那么就直接忽略掉新元素，于是我们就可以始终保持所遇到的所有元素中排序在前k位的值，最后所有元素的访问完后，我们从堆的根节点处就可以得到海量数据元素中第k...array来模拟题目中的海量数据条目，因此n=30，我们想从30个未知数值中找到第17小的数，于是在代码中又构造了一个只包含17个元素的大堆。
本来是作为一部分内容的，但是推送有字数限制。因此拆分为三个部分，每部分都是单独的内容，基本不影响阅读。 DataArray xarray.DataArray 是 xarray 库中带标签的多维数组。...：数字，日期或字符串1D数组) attrs：包含元数据信息 xarray 使用 dims 和 coords 实现核心的元数据操作。...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。...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:...'IN' >> foo.attrs OrderedDict() 利用 values 属性可以直接修改其数值： foo.values = 2.0 * foo.values 注： DataArray 中的数值具有相同的类型
xarray (之前的 xray) 是一个开源的python库。通过提供 pandas 的核心数据结构N维变形功能，从而将 pandas 的标签数据功能应用到物理科学领域。...主要是想提供一个类似pandas并且能与pandas兼容的工具包来进行多维数组(而不是pandas 所擅长的表格数据)分析。采用的是地球科学领域广泛使用的自描述数据通用数据模型实现上述功能。...In [11]: data.attrs Out[11]: OrderedDict() 索引 xarray 借鉴了 pandas 的索引机制，因此在索引时非常快。...(y) <U1 'E' 'F' 'E' pandas xarray 对象 和 pandas 对象 可以非常方便的互相转换 In [32]: series = data.to_series()...1 2 Dataset xarray.Dataset 是 xarray.DataArray 对象的类字典容器，也可以认为这是一个多维的 DataFrame。
多番比对，选用xarray，解查安抚，化繁为简，最为称心。 说人话就是，经学前班大队长亲测利用Python中的xarray库处理nc数据非常方便。...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...提取物理量 从文件中读取数据ds = xarray.open_dataset() 假如数据中含有一个名为var的物理量可以通过ds.var或ds[var]来获取 实例 此处使用的是ERA-Interim...中2018年的月数据，包含10米的径向风、纬向风和2米气温,在ECMWF注册过的都可以直接下载。...清晰的数据结构是准确、高效地分析数据的基础 简单的可视化 了解完数据结构，再来看一看数据可视化的结果。
坐标 坐标是存储在 DataArray 和 Dataset 的 coords 属性中的辅助变量。...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。...注： xarray 中的术语和 CF 中的术语不同。CF中的维度坐标称作坐标变量，而非维度坐标称作辅助坐标变量 [注1]。CF是指 Climate and Forecast [注2]。...，'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。
那如何将现实生活中的数据存储在计算机中。计算机比较愚蠢，只能类似矩阵一样储存信息。无论是一维数组、二维数组、三维数组下标只能从0开始。...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）。...与位置的描述有同样的问题，维度t在Python数组中是从0开始的，不是一个现实生活中的时间。基于上面同样的思想，我们可以定义t=0时，映射的时间坐标time = 2021-01-01。...多个盘状垛堞的图标可以查看对应变量的部分数据。如果坐标名称与维度名称重名，则用粗体标记维度名称，而非text形式的*。默认情况下，若在笔记本中直接查看某个xarray对象，直接写对象名称即可。...小括号的信息包含下列信息 维度名称。在命名维度名称的同时，也就确定了维度的大小。例子中包含两个维度x和y。 数据。数据大小的确定根据维度的大小所决定。
——（唐）元稹《离思五首·其四》 ” xarray 中的DataArray 和 Dataset 对象除了上节介绍过的直接手动创建之外，更多的情况下却是通过其他数据储存结构转换和存储在硬盘中的数据存储文件读取而来...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...索引和数据 综上，对于 pd.Series 函数的理解可如下进行理解 pd.Series函数 若要将变量 series（pandas 类型）转为 xarray 类型只需在变量后加上.to_xarray...若要将 xarray 转为 pandas 类型，类似的在变量后加上.to_pandas() arr.to_pandas() 运行结果 对于 xarray 的多变量Dataset对象同理可用类似对pandas...文件的后缀为.nc。Xarray 基于 netCDF 数据模型，因此磁盘上的 netCDF 文件直接对应于数据集对象。
前言 首先，要快速熟悉一个陌生的nc格式数据，你可以使用Python中的xarray库。xarray是一个用于处理多维数组的强大工具，特别适用于处理带有标签的多维数据。...它提供了一种直观的方式来组织、分析和可视化数据，尤其适用于气候科学和地球科学领域的数据处理。 xarray库的核心数据结构是DataArray和Dataset。...通过使用xarray库，你可以快速加载、检查和分析nc格式的数据，以便更好地理解和利用这些数据。...接下来，我将为你提供一个简单的xarray库介绍，以帮助你更好地理解如何使用它来处理陌生的nc格式数据。...提取变量pre第一个时次数据 # 提取月降水 monthly_pre = ds['pre'][0] monthly_pre 提取指定经纬度范围数据 min_lon = 80 min_lat = 20
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。...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。...使用 copy 方法可以复制 Dataset，但是执行的是浅复制操作。就是说数组仍然存储在相同的 numpy.ndarray 对象中。...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。
项目方法 在以下内容中，展示两种方法分别将雷达数据转为易于处理的表格数据和三维xarray数据 !...，这样可以方便地使用传统的数据分析工具进行处理。...xarray是一个Python库，它提供了带有标签的多维数组，非常适合于气象和地理空间数据的存储和操作。...通过这种方式，可以在空间维度上（如纬度、经度、高度）直接进行高效的数值计算和数据分析，特别适合于研究反射率强度的空间分布及其梯度变化。...这两种方法各有优势，表格数据更适合直观查看和基础统计分析，而xarray则更适合复杂的多维数据分析和科学计算。通过结合使用这两种方式，可以全面深入地了解雷达数据中的信息
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。...比如 netCDF 或 OPeNDAP 只要 xarray 对象的内部数据结构不变， Pickle 就能工作。因为 xarray 的内部设计是重新定义的，所以无法保证能够适用于所有版本。...netCDF是源于地理科学的自描述二进制数据格式。 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。...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。..._FillValue：当保存 xarray 对象到文件时，xarray 变量中的 Nan 会映射为此属性包含的值。这在转换具有缺省值的浮点数为整数时就显得非常重要了。
在当今数据驱动的时代，气象数据的获取、处理和可视化已成为气象科学研究和业务应用中不可或缺的环节。Python作为一种功能强大且灵活的编程语言，已经在气象数据处理和可视化领域展现出了巨大的潜力。...可以在Datasets里查找需要的数据，收藏经常使用的数据，可以在个人profile里轻松找到。...netCDFnc格式数据非常常见，文件中包含数据的元信息（如变量名称、单位、坐标轴等），便于数据的读取和理解。支持大数据量存储，适合存储多维气象和海洋数据（如温度、湿度、风场等）。...HDF5提供了一个更高效、更灵活的数据模型，支持复杂的多维数据结构和高效的I/O操作。常用的处理工具：h5py：Python中用于操作HDF5文件的库，支持读写HDF5文件。...作用：定义地理空间数据的几何形状，如经纬度坐标、几何拓扑结构等。2）.shx 文件内容：索引文件，用于快速定位 .shp 文件中的几何对象。作用：提高数据读取效率，尤其在处理大规模数据时。
ds 下面我们来做一下数据的基本制图，通过图形来检查下载数据的正确性。 ds.sst.isel(time=0).plot(vmin=-2, vmax=30) ?...ds.sst.isel(time=0).plot(vmin=20, vmax=30) 基本计算 xarray 的 DataArray 和 DataSet 对象可以无缝地使用计算操作符（如+, -, *,...apply_ufunc 函数的使用 上面可以调用np.log（ds）并使其在 xarray 中“正常工作”是非常幸运的，因为并非所有的库都能直接在 xarray 中正常工作。..., 使温度标准更准确地反映热力学温度, 提高温度标准的复现性。...这对于一些不能直接应用于 xarray 对象的函数是非常便捷的。 xr.apply_ufunc(gsw.t90_from_t68, ds.sst) ?
一个单独的Scene对象代表了一块单独的区域（通常是在某个连续时间段内）。...Satpy针对数据的低级容器是xarray.DataArray，在Satpy里称为Datasets。...这些对象不仅类似于numpy数组，而且还保留了数据的元数据和属性。...大多数情况下，用户可以像操作Numpy数组一样，对这些对象进行操作，但得留意元数据是否正常。 更多信息参考xarray.DataArray的说明。...很多用户想将多通道合成为具有一定特性的数据，比如用一个数据来优化另一个，将3个或者更多数据合成为一张RGB真彩色图，或者任何其他特殊的数据集。
在每一层 Node 上使用对应的 offset 向下读取 slot 中记录的下一级 xa_node，直到读到 slot 为一个值而非 node 或走到最底层时即完成了查找过程。...值得一提的是在 Linux 内核实际使用中 Xarray 的Multi Index Entry 特性需要用户使用高级 API 来显式地存储一个 Order > 1 的 Entry 才能使能，并且 Index...这就导致在 6.9 的代码中，步骤 2 中xas_split_alloc() 所分配的过期数据可能会被步骤 7 中的 xas_store() 所使用（见 Xarray 存入处的解析，xas_store...可能会需要分配内存，并会优先使用 xa_state 中的分配数据），而导致 Xarray 中数据错误。...而在我们在新版本中，步骤（3）会检查 xas_split_alloc 分配的数据是否依旧和当前的 entry 完全对得上，并及时进行释放，让后面的 xas_store 不会看到 xa_state 中的过期信息而错误使用它
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