xarray

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Matplotlib使用Matplotlib中的FuncAnimation命令在數據框中設置動畫數據

我以dataframe格式（xarray，類似於Pandas）保存數據，並且我希望使用pcolormesh對其進行動畫處理。 import sys import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation fig = plt.figure() ax1

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從元數據+值創建xarray數據集的簡單方法？

我正在使用最近10k-100k樣本（cell s）x 20k特徵（gene s）稀疏值的單細胞RNA測序數據，並且還包含大量元數據，例如，起源的組織（「大腦」與「肝臟」）。元數據是〜10-100列，我存儲爲pandas.DataFrame。現在，我正在製作xarray.DataSets字典，並將它們添加爲座標。由於我在筆記本之間複製片段，因此它看起來很笨重且容易出錯。有更容易的方法嗎？ cell_

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增加維度從座標

一個xarray的說我有以下的2D陣列 >>> import numpy as np >>> budgets = np.array([ [np.nan, 450.], [500. , 100.], [np.nan, 900.], ]) ，其值被設置像這樣 >>> coords = [ ('name' , ['Jack_teen' ,

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如何在添加新項目時使用熊貓面板等xarray

我已將pandas面板轉換爲xarray，但無法像熊貓面板一樣輕鬆地添加新項目，主軸和副軸。代碼如下： import numpy as np import pandas as pd import xarray as xr panel = pd.Panel(np.random.randn(3, 4, 5), items=['one', 'two', 'three'],

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python xarray失去時間變量的單位屬性

我對xarray中的時間變量有誤解。我有時間既是無限的維度和變量netcdf4文件這樣定義（如座標變量）： double time(time=59231); :_Netcdf4Dimid = 0; // int :units = "seconds since 2015-11-12 16:1:48.500000 0:00"; 還有保存在文件中EPIC約定時間（因爲我還在來回在

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Xarray：沒有尺寸的切片座標

雖然看起來應該是相當簡單的，但我對這個主題有困難。我想使用一組緯度和經度座標對xarray數據集進行切片。這裏是我的數據集的樣子： In [31]: data = xr.open_mfdataset(open_file, decode_cf=True) In [32]: data Out[32]: <xarray.Dataset> Dimensions: (time: 108120,

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`RuntimeError：資源暫時unavailable`爲dask.array.map_blocks（）

我有一個函數調用sig2z，我想申請在DASK陣列： def sig2z(da, zr, zi, nvar=None, dim=None, coord=None): """ Interpolate variables on \sigma coordinates onto z coordinates. Parameters ---------- d

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如何使用groupby下采樣xarray數據集？

我想對基於特定組的xarray數據集進行縮減採樣，因此我使用groupby來選擇組，然後在每個組中使用10％的樣本。我使用下面的代碼，但我得到IndexError: index 1330 is out of bounds for axis 0 with size 1330這暗示我的函數返回一個空數組，但subset肯定有非零維。我正在使用squeeze=True，我認爲這將允許根據GroupBy

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xarray和每月或每年航空航班的xarray和5年平均值

我需要從月平均或年平均時間序列數據中計算5年的平均數據（不是滾動平均值，而是日曆年）。搜索xarray文檔後，我看不到一個簡單的方法來做到這一點。有沒有人有做這種類型的平均方法？謝謝！

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什麼時候可以使用布爾DataArray進行索引？

我爲布爾索引使用xarrayDataArray對象。它有效...有時。在下面的例子中，它適用於大陣列，但不適用於小陣列： In [12]: x = xarray.DataArray(numpy.arange(336*49).reshape(336,49)) In [13]: x.values[x==-1] Out[13]: array([], dtype=int64) In [14]: