python-xarray

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    假設我有一個包含4124個測量值的數組nl。每個都與指定測量發生位置的(lat,lon)對關聯。這些位置沒有網格化,即它們沒有與規則間隔值對齊。 In [51]: whos Variable Type Data/Info --------------------------------- lat ndarray 4124: 4124 elems, type `float32`, 16

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    我在xarray中有以下數據集(見下文)。我正在翻轉「緯度」座標,並將其應用於所有數據變量。當然,緯度應該從最大值到最小值(90到-90),當我嘗試使用像latitude [:: - 1]之類的東西時,它不會將反轉函數應用於數據變量本身。我通過在扭轉緯度向量之前和之後抓取TMP_2maboveground [0,50,50]的值來測試此值。這些值回來了,這是不可能的,因爲它們應該是扭轉緯度向量之前

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    我有一個計算需要一個熊貓數據框作爲輸入。我想對存儲在擴展到51GB的netCDF文件中的數據運行這個計算 - 目前我已經打開文件xarray.open_dataset並使用塊(我的理解是,這個打開的文件實際上是一個dask數組,因此只有加載數據塊一次進入內存)。然而,我似乎無法利用這種惰性加載,因爲我必須將xarray數據轉換爲熊貓數據框才能運行我的計算 - 而且我的理解是,在那時所有數據都會加載

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    例如,我想用選擇DJF降水值: ds_weighted = ds.groupby('time.season').mean('time') DJF = ds['precip'].sel(season='DJF').values 我不想平均在整個時間段(不需要.mean('time')部分),只是爲了讓DJF超出該期間的值。

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    這是我如何獲得我的ND數據(func是IRL不是矢量化): import numpy import xarray import itertools xs = numpy.linspace(0, 10, 100) ys = numpy.linspace(0, 0.1, 20) zs = numpy.linspace(0, 5, 200) def func(x, y, z):

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    我需要將尺寸添加到DataArray,填充整個新尺寸的值。這是原始數組。 a_size = 10 a_coords = np.linspace(0, 1, a_size) b_size = 5 b_coords = np.linspace(0, 1, b_size) # original 1-dimensional array x = xr.DataArray( np.ran

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    我有一些數組與dims 'time', 'lat', 'lon'和一些只有'lat', 'lon'。我經常要做到這一點,以與一個2D(LAT-LON)以掩蔽時間依賴性數據掩蔽: x.data[:, mask.data] = np.nan 當然,計算預期廣播。如果y是2D LAT-LON的數據,它的值被廣播到所有的時間座標X: z = x + y 但正如我所期待的索引沒有廣播。我希望能夠做到

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    我試圖做一個座標變換與我xarray座標,以便 我有一個DataArray中,如: d = xr.DataArray(np.zeros((10, 10, 1)), dims=['x', 'y', 'z'] 和正在做的操作,如: r = np.sqrt(d.x**2 + d.y**2 + d.z**2) theta = np.arctan2(np.sqrt(d.x**2 + d.y**2),

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    我有一個python xarray數據集,其尺寸爲time,x,y,value1爲其變量。我試圖計算每個x,y座標對的年平均值value1。 在閱讀文檔我碰到的這個功能: ds.groupby('time.year').mean() 這似乎是計算一個平均每年爲所有x,y座標對在value1在每個給定的時間片 而不是每個給定時間片的座標對的年平均值爲個人x,y。 儘管上面的代碼片段產生了錯誤的輸

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    我發現創建N-dimensional 可視化的最簡單方法是創建一個np.ndarray,然後用我創建的座標填充值。當我試圖真正做到這一點時,我無法弄清楚如何更新xr.DataArray。 如何更新xr.DataArray我已經使用我創建的標籤進行了初始化?我的實際數據是一個非常複雜的數據集,但總結了我正在嘗試做的事情。我可以使用.loc,但有時我的ndarrays會變得非常龐大而複雜,因爲我並不真