python-xarray

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Python xarray.concat然後xarray.to_netcdf生成巨大的新文件大小

所以我有3個netcdf4文件（每個大約90 MB），我想使用包xarray連接。每個文件有一個以0.5度分辨率（lat，lon）表示365天（時間）的變量（dis）。我的目標是連接這三個文件，以便我們有一個1095天（3年）的時間序列。每個文件（2007年以來，2008年，2009年）有： 1變量：DIS 3座標：時間，緯度，經度......這樣 <xarray.Dataset> Dimen

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如何優化此X射線選擇週期？

我有以下代碼 facts = [] with tqdm(total=6022484) as pbar: for lat in dp.lat: for lon in dp.lon: for time in dp.time: fact = {\ 'datetime':datetime.datetime.fromtimestamp(float(t

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xarray乘法運算後陣列的不正確的形狀

作爲每Value error in multplying xarray variable with 2D numpy array import xarray as xr hndl_tran = xr.open_dataset(path_netcdf, chunks={'time': 10}) flow_data = hndl_tran['val'] new_arr = flow_data *

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xarray（Python）中的替代數據集座標

我有一個以NetCDF4格式存儲的數據集，它包含Intensity三維數值：Loop,Delay和Wavelength。我叫我的座標相同的尺寸（我不知道這是否是好還是壞...）我使用xarray（前身爲X射線）在Python加載數據集： import xarray as xr ds = xr.open_dataset('test_data.netcdf4') 現在我想操縱數據，同時跟蹤原始

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Xarray如何繪製條形圖？

如何從Python Xarray數據集（例如，雨量數據軸）繪製條形圖？我已經使用這個代碼來調整劇情 fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 9)) #redimensionamento do gráfico dsfanadia.rain.plot(ax=ax)

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Python中時間序列的二維網格插值

我正在處理從netCDF文件導出的氣候數據。來自不同模型的數據具有不同的分辨率 - 因此，有必要將模型「複製」到常見的網格分辨率。數據是三維（時間，緯度，經度）。爲了方便起見，我在每個時間步將舊網格線性插入一個新網格。我正在尋找一種方法來提高循環遍歷每個時間步的效率，因爲scipy.interpolate.interp2d一次只能處理兩個維度。有沒有什麼辦法可以在一個時間序列上有效地對兩個維度

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從二維數據幀/陣列的字典創建DataArray

我試圖從Pandas轉換爲Xarray爲N-Dimensional DataArrays擴展我的劇目。實際上，我將沿着特定軸（下面的模擬示例中的患者）有一堆不同的pd.DataFrames（在這種情況下，row = month，col =屬性），我想合併（w/o使用面板或multindex :)，謝謝）。我想將它們轉換爲xr.DataArrays，這樣我就可以在它們上面創建尺寸。我製作了一個模擬

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Python xarray：通過多個參數進行分組

在Python 2.7中使用xarray包時，是否可以像在pandas中一樣對多個參數進行分組？實質上，像下面這樣的操作： data.groupby(['time.year','time.month']).mean() 如果您想獲取數據集的每個年份和月份的平均值。

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錯誤而在Python與底圖，2-d重新網格化3 d衛星數據的工作

我有以下問題：我從不同的衛星雲數據集，我想REGRID到氣候的網格模型來比較模型輸出和觀測衛星數據。現在我使用底圖的interp函數，它對於數組的形狀完全正常：1 x longitude x latitude，但對於形狀爲n x longitude x latitude的數組不起作用。重新編寫這些3-D數組的最佳方法是什麼？ from mpl_toolkits.basemap import i

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如何沿一維應用函數並將結果保存爲數據集中的新變量？

說我有一個數據集這樣 nx1, nx2, nx3 = 5, 3, 20 ds = xray.Dataset() ds.coords.update({'x1': ('x1', range(nx1)), 'x2': ('x2', range(nx2)), 'x3': ('x3', range(nx3))}) ds['A'] = (['x1', 'x2',