xarray

xarray介绍 xr.Dataset： 装入多个变量的信息，可以对每个变量进行定义不同的维度信息。主要包含以下三部分： data_vars coords attrs xarray.Dataset(*data_vars=None*, *coords=None*, *attrs=None*) 1、官方例子： #创建数据 np.random.seed(0) temperature =np.rando

目录 一、数据结构 1.DataArray （1）DataArray的创建 （2）DataArray的属性及常用方法 2.DataSet （1）DataSet的创建 （2）DataSet的属性和常用方法 二、数据的读取 1.读取nc文件 2.读取grib文件 3.读取多个文件并 合并 三、数据的索引 1.通过位置索引 2.通过名字索引 四、数据的坐标系统 1.修改坐标 2.增加/删除坐标 五、数据

https://github.com/pydata/xarray https://ftp.ncep.noaa.gov/data/nccf/com/hrrr 1、读取grib2 https://github.com/ecmwf/cfgrib conda install -c conda-forge cfgrib pip install cfgrib isobaricInhPa 气压坐标系、垂直坐标

坐标(Coordinates)是存储在coords属性中的DataArray和Dataset对象的辅助变量： In [65]: ds.coords Out[65]: Coordinates: lat (x, y) float64 42.25 42.21 42.63 42.59 lon (x, y) float64 -99.83 -9

Xarray修改变量、坐标和维度名 v129 = xr.open_dataset('D:/PycharmProjects/Plot_py38/data_download/ERA5_ml_var129.nc') v129 = v129.rename({'latitude':'lat','longitude':'lon','z':'var129'}) 参考: https://docs.xarray.

xarray.DataArray 是一个使用标签的多维数组，主要有以下几个关键属性： values：一个保存数组值的numpy.ndarray dims: 每个坐标轴的维度名称 (例如， (‘x’, ‘y’, ‘z’))- coords: 一个包含数组坐标的类似字典的容器，用来标记每个点（例如，数字，日期时间对象或字符串的一维数组） attrs: 存放任意元数据（属性）的字典 xarray使用di

如何在xarray、pandas、dask中选择最佳的chunk 使用 Dask 数组很容易上手，但使用好它们确实需要一些经验。此页面包含最佳实践建议，并包含常见问题的解决方案。 使用 NumPy 如果您的数据在 RAM 中很合适，并且您不受性能限制，那么使用 NumPy 可能是正确的选择。Dask 增加了另一层复杂性，这可能会妨碍您。 如果您只是在寻找加速而不是可扩展性，那么您可能需要考虑像Nu

索引数据 xarray使用小结 Python实现的简单线性回归算法实例分析 aa=GLEAM_NC.sel(lat=j,lon=z).fillna(-9999)

  xarray.DataArray 是一个使用标签的多维数组，主要有以下几个关键属性： values：一个保存数组值的numpy.ndarray dims: 每个坐标轴的维度名称 (例如， (‘x’, ‘y’, ‘z’))- coords: 一个包含数组坐标的类似字典的容器，用来标记每个点（例如，数字，日期时间对象或字符串的一维数组） attrs: 存放任意元数据（属性）的字典 xarray使用

赋权降维和Groupby(Ⅰ)   引入相关包和导入数据： import numpy as np import xarray as xr from matplotlib import pyplot as plt # 数据导入 path = "...\\sst.mnmean.nc" # 丢弃一个不必要导入的变量 ds = xr.open_dataset(path, drop_variables=[

xarray 支持与 pandas 相同API的 “group by” 操作，以实现split-apply-combine策略： 将数据分成多个独立的组。 将一些功能应用于每个组。 将您的组重新组合到一个数据对象中。 分组操作对 Dataset 和 DataArray 对象均起作用。 尽管最近已实现了对多维变量分组的支持，但大多数示例着重于按单个一维变量分组。 请注意，对于一维数据，通常依靠 pa

问题内容： 我想编写一个函数，根据提供的 bin概率 从训练集中随机选择元素。我 将集合索引划分为11个bin ，然后为它们创建 自定义概率 。 我收到以下错误： 我发现这很奇怪，因为我已经检查了创建的索引数组。它是 一维 ，是 整数 ，并且是 标量 。 我想念什么？ 注：我试图通过使用。同样的错误。 问题答案： 错误消息可能在某种程度上具有误导性，但要点是，它是一个列表，而不是一个numpy数组

本文向大家介绍python numpy 一维数组转变为多维数组的实例，包括了python numpy 一维数组转变为多维数组的实例的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 如下所示： 借助numpy库； 以上这篇python numpy 一维数组转变为多维数组的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持呐喊教程。

问题内容： numpy中最简单的方法来反转数组的最内部值是这样的： 这样我得到以下结果： 非常感谢你！ 问题答案： 怎么样： 而最后一个维度的反方向是： 要么 尽管我更喜欢后者，因为前两个维度是隐式的，因此很难看到正在发生的事情。

问题内容： 我有两个2d numpy数组：x_array包含x方向上的位置信息，y_array包含y方向上的位置。 然后，我有一长串x，y点。 对于列表中的每个点，我需要找到最接近该点的位置（在数组中指定）的数组索引。 我已经根据这个问题天真的产生了一些有效的代码： 在numpy数组中找到最接近的值 即 我正在大型数据集上执行此操作，并且真的想加快速度。谁能优化这个？ 谢谢。 更新：根据@silv

问题内容： 背景 我有一个零初始化的一维NumPy数组。 然后我有一个Pandas DataFrame，其中两列都有索引： 对于每对索引，我想将numpy数组中相应索引的值设置为True。 我目前的解决方案 我可以通过将一个函数应用于DataFrame来做到这一点： 我想向量化此操作 这可以按我期望的方式工作，但是出于乐趣，我想对操作进行矢量化处理。我对此不是很熟练，而且我在网上搜索并没有使我走上

问题内容： 请原谅我这是多余的还是超基本的。我要从R进入Python / Numpy，并且很难在脑海里翻转事物。 我有一个维数组，我想使用索引值的另一个n维数组进行排序。我知道我可以将其包装成一个循环，但是似乎应该有一种非常简洁的Numpyonic方式将其击败并提交。这是设置n = 2的问题的示例代码： 所以现在我有一个2 x 5的随机数数组和2 x 5的索引。我已经阅读了约10次帮助，但显然我的

下面是代码： 我得到以下错误： 回溯（最后一次调用）：文件“/Users/evgenypavlov/Documents/ml_tutorial_1/main.py”，第34行，在x_train=np中。重塑（x_列，（x_列.shape[0]，x_列[1]，1]）文件“ 据我所知，我已经把它转换成np了。数组，那么什么会导致此问题以及如何解决它？

问题内容： 我有一个二维数组，即序列数组也是数组。对于每个序列，我想计算自相关，因此对于（5,4）数组，我将获得5个结果或维度为（5,7）的数组。 我知道我可以循环浏览第一个维度，但这很慢，也是我的最后选择。还有另一种方法吗？ 谢谢！ 编辑： 根据选择的答案以及mtrw的评论，我具有以下功能： 请注意，在我的代码中，length是一个全局变量，因此一定要声明它。我也没有将结果限制为实数，因为我还需