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）。...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。...为了区别DataArray，Satpy提供了类似于身份证的DatasetID。 DatasetID由多种元数据构成，如：名字，波长，分辨率，校准方式，极化方式等等。...许多用户需要将数据进行投影变换或者生成特定区域的图像。
代码使用rand函数创建了一个数组，该函数接收两个值，其中第一个值是范围，用“:”表示；第二个值是一个数。本例创建了一个具有6个元素的数组。 ? 前面我们讨论的数组元素的类型是相同的。...代码在数组中输入了Int和字符串类型的元素，我们知道这两个元素是不能提升类型的，所以该数组为Any类型。...整形操作 DataFrame是具有标记列的数据结构，可以单独使用不同的数据类型。就像SQL表或电子表格一样，它有两个维度。DataFrame是统计分析推荐的数据结构。...6个元素的数组DataArrays.DataArray{Float64,1}。...下面的代码将使用NA值进行测试。 NA值测试 以下代码简单测试了NA的性质。
]方法或者对 xarray 对象使用to_pandas[6]方法进行转换。...list("abcdefghij")) series 运行结果 我们先导入 pandas 包和 numpy 包，为方便后续的代码书写，as关键词对 pandas、numpy 定义了 pd、np 两个别名...（broadcast） 离散数据存储 广播数据对其连续化 这样的情况下就保证了每一个 a 都对应了 b 中的一行数据。...这种数据格式对于并行计算是非常友好的。 Zarr 能够以多种方式存储阵列，包括内存、文件和基于云的对象存储，如 Amazon S3 和谷歌云存储。...xarray 对象可以能用to_zarr[13]方式以 Zarr 文件的形式写入到硬盘。
最近在研究个人所得税的收入再分配效应，不是心甘情愿的，毕业论文需要 因为使用了CHIPS的数据库，微观住户调查数据是我见过最变态的数据源，没有之一~ 其中所使用到的理论模型中需要计算很多个人所得税、再分配效应和累进性指标...个人所得税： 大家都知道，我国现行的个人所得税是分类征收的，11个类别，但是通常计算比较复杂的是带有费用扣除和累进税率的收入类型，这里我仅以典型的工资薪金收入所得和经营性所得的应纳税额计算为例，按照最新税法标准计算...工资薪金所得税： 其中的Salary表示工资薪金收入；Three_one表示三险一金；tax_Salary表示应纳税所得额。...以上基尼系数的代码是本人根据基尼系数几何法原理，同时参考了 知乎大神@何世提的Python版本思路，使用前提出几点建议，基尼系数对0值和负值极度敏感，倘若你的收入收入中含有零值和负值，最好提前做清洗处理...,y=yarray) A <- 0.5 - B return (A/(A+B)) } ####税前收入排序的税后基尼系数，与尼基系数公式唯一不同点是顺序是按照税前收入排序的
以下内容没有过多代码，对于很新的新手可能不是很友好，但如果你已经接触 xarray 一段时间，对其数据结构和常用函数有所了解，相信会对你有帮助的。...； 注意：目前没有类似 xr.open_mfdataset 的函数批量读取 zarr 格式文件，如果读取两个不同的 zarr 格式文件，想要合并时，可能会出现 chunk 不一致的问题，这时候可以通过..., 'lon': 100, 'lat': 100})) 文件写入时为了防止文件太大，可以通过 encoding 参数对变量进行压缩和数据类型调整，比如通过 add_offset 和 scales 调整变量...，以前也说到过 xarray系列｜教你更高效的进行数据处理和分析。...有效结合 xarray 和 pandas 能够更好的进行数据处理和分析，比如在不规则数据索引时。不要想单独利用某一个工具实现所有功能。 其中涉及到的一些点展开说的话篇幅太大，以后单独细说。
Proplot对matplotlib进行了高度的封装，是一个高级绘图工具，其功能相当强大！而且融和了cartopy、basemap、xarray和pandas。...，并通过封装来解决这些问题，提供更友好的交互方式。...ax.set_ylabel('y axis', color='gray') 12.plt.style.use('default') # restore •类构造函数 通过类构造函数对类名较长，书写不友好的类进行了封装注册...如果要保留元数据，只能使用xarray和pandas数据结构自身的绘图函数。而Proplot对这些函数进行了封装，可以更加友好的调用。...Cartopy虽然和axes结合的比较好，但是代码冗长，而basemap则单独创建了新的对象，而不是原始的axes实例。 而且这两个工具都要提供地图投影，选择地图投影又是让人非常头疼的事。
Python支持的库非常多，这当然是它的一大优势，但是也会给我们实际应用中造成点小小的麻烦：每个库对于数据的定义和运算处理都不同，这就使得我们在写代码的时候经常会串掉，比如会一个手滑写成numpy.xarray...，又或者是想将两个数组元素相加，却没注意到它们都是list（列表），写成了list1+list2，结果变成了两个列表的合并。。。...或许你会说，那我直接用一个库，比如就用numpy不就好了。但是我们在实际处理气象上常见的nc数据时，还是离不开xarray、pandas、netCDF4，这些常用库的。...np.sort(array_name) # 数组整体排序 np.sort(array_name,axis=0) # 数组仅对行排序 np.sort(array_name,axis=1) # 数组仅对列排序...') # 维度拼接 xr.merge([data2018.u10, data2019.t2m]) # 变量合并 data.mean(dim=['latitude', 'longitude']) # 对经纬度进行平均
那有个问题便可以提出，为什么不直接使用numpy数组读取地球科学数据，而要使用xarray提供的读取方式？...、湿度变量在平面（二维空间）不同位置的变化，我们引入了两个维度（Dimension）进行描述，当然也就可以命名维度名称分别为x和y。...其中实际位置的位置(latitude, longitude)，我们称为坐标(Coordinate)；Python的数组的位置(x, y)，我们称为维度（Dimension）。...数据查看 现在我们有了DataArray类的一个实例da，如何对其进行查看呢？...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。
矢量化-对整个数组而不是对其单个元素进行操作-对于数组编程至关重要。这意味着在C等语言中需要数十行代码才能表达的操作通常可以实现为一个清晰的Python表达式。...例如，对d个轴上的n维数组求和得到维数为n-d的数组(f)。 NumPy还包括array-aware函数，用于创建、重构、连接和填补数组；搜索、排序和计数；以及读取和写入文件。...分布式数组是通过Dask实现的，并通过xarray标记数组，按名称而不是按索引引用数组的维度，通过xarray将x[:, 1] 与 x.loc[:, 'time']进行比较。...理想情况下，使用NumPy函数或语义对专用数组进行操作会很简单，这样用户只需编写一次代码，然后就可以根据需要在NumPy数组、GPU数组、分布式数组等之间进行切换。...我们有一种共同建设一些有意义的东西以造福于他人的感觉。在一个由志同道合的人组成的友好社区中参与这样的努力，对许多早期贡献者具有强大的吸引力。
p = getvar(ncfile, "P") 关闭 xarray 和 metadata 有时候你只需要返回常规的 numpy 数组，而不关心元数据。通过以下两种方式可以禁用元数据。...如果 timeidx 是单个值，那么将假设时间索引取自所有文件所有时间的连接。 注意：执行 wrf.getvar 时并不会进行排序，也就是说在执行函数之前应在序列中按时间对文件进行排序。...当有多个文件并且每个文件具有多个时间时，如果最后一个文件的时间数少于之前文件的时间数，那么剩余的数组将用缺省值填充。...然而，在字典中所有的WRF文件都应包含相同的维度。结果是一个数组，最左侧的维度是字典中的键。同样允许使用嵌套字典。...插值2D场到一条线 使用 wrf.interpline 函数可以沿着一条线对2D场进行插值，这类似3D场的垂直剖面插值。为了定义插值的线，可以是线的起始和终止点。
直接对 DataArray 的索引类似 numpy 数组索引，只不过它返回的是一个新的 DataArray 对象。...主要有两种方式： 使用字典作为基于标签或位置的索引数组参数 # 根据位置索引 >> arr[dict(space=slice(0, 3, 2), time=slice(None, 2))] <xarray.DataArray...比如 对图像进行2D掩膜。...，按照 baz 索引沿着每一个维度选择前两个值： >> foo.reindex_like(baz) 使用 foo 对 baz 进行重索引时，会按照 foo 索引扩大 baz (用 NaN填充) ： >...coordinates: x 如果两个 xarray 对象至少有一个没有坐标标签，只要有相同的维度名和大小，同样可以执行对齐操作。
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。...具有如下特性： values： 包含数组值的 numpy.ndarray dims： 每个轴的维度名 (比如： ('x', 'y', 'z')) coords： 包含了每一个点信息的类字典容器 (比如...numpy.ndarray 数组，因此获取信息的方式和numpy中操作数组方式相同。...在 V0.9之前，xarray会仿照这种方式：如果没有指定坐标参数的话，xarray会提供默认值。 以下方式可以指定坐标信息： 值列表和维度数大小相同，为每个维度提供坐标标签。...，这不会改变原变量的信息，而是新创建一个变量： >> foo.rename('bar') array([[ 0.703916
训练后的输入端模型系数，如果label有两个，即y值有两列。那么是一个2D的arrayrank_int。矩阵X的秩。...fit() fit(X,y,sample_weight=None)根据给定的训练数据对模型进行拟合。...所有类的返回估计值按类的标签排序。对于一个多类问题，如果多类被设置为“多项式”，则使用softmax函数来寻找每个类的预测概率。否则使用一对一方法，即使用逻辑函数计算每个类的概率，假设它是正的。...该估计器内置了对多元回归的支持(即当y是一个二维数组(n_samples, n_targets)时)。...目标值sample_weight每个样品的单独权重。如果给定一个float，每个样品的权重都是一样的。
Pickle 序列化 xarray 数组最简单的方法就是利用 python 内置的 pickle 模块。...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。...更为重要的一点是：当你改变数据集的值时，如果只是改变了内存中 xarray，那么源文件是不会被改变的。 技巧： xarray 对服务器或本地磁盘文件的延迟加载并不总是有利的。...默认情况下，xarray 使用 'proleptic_gregorian' 作为日历，两个值之间的最小时间差作为单位。第一个时间值作为标准时间。...OPeNDAP xarray 对 OPeNDAP 的支持可以让我们通过 HTTP 获取大数据集。
网格分析和显示系统(GrADS或OpenGrADS)是一个广泛使用的软件，用于方便访问、操作和可视化地球科学数据。它使用后缀为.ctl的描述符（或控制）文件来描述原始二进制4D数据集。...安装 xgrads的安装非常方便，可通过如下两种方式安装： pip install xgrads 或通过 github 最新源码进行安装： git clone https://github.com/miniufo...xgrads 提供了两个函数直接解析 .ctl 相关的二进制文件为 xarray.Dataset 对象，可处理单个文件或批量读取文件： 单文件 from xgrads import open_CtlDataset...命令，这一点非常友好！...的兼容，利用此工具将grads文件解析为xarray对象可以更好的利用xarray的大量函数，更好的进行数据分析和可视化。
我们先来建立一个初始数组a，然后分别用这三种方法来进行赋值。...可以看到，改变采用 “=” 方法赋值的b数组中的数值，会完全地影响到初始数组a中的值。即对b进行的操作会完全地同步到初始数组a上。...首先我们来创建个dataset，其中有一个nan值(缺省值)。...np.nanmean(ds['temp']) 当我们使用xarray.mean()方法并同时输入两个维度“lat”“lon”计算时，可以看到是正确的结果。...ds['temp'].mean(dim=['lat','lon']) 当我们使用xarray.mean()方法并先对维度“lon”计算平均，再对维度“lat”计算平均时，可以看到结果偏离了正确的均值。
时间序列处理2 在前面一个章节，我们学习了常用的时间序列的生成方法，这一节，则是非常方便的如何使用xarray进行数据集的时间维度的抽取合并操作。...这一章的框架是按照xarray提供的不同的数据抽取方式，逐项讲解xarray下的时间序列的抽取，在最后，还会涉及一些不同数据集按照时间维进行合并的方法。...然后提取单独提取时间序列以方便操作，实际上使用时一般是直接在上述air的相关维度进行操作。...loc是xarray基于pandas的loc语句进行开发的，所以完全遵循pandas的loc语句的规则，loc语句拥有两种确定取值范围的方法，一是以内部存放值为单位进行取值，二是以一个布尔值表确定取值，...([15])] 在前面我们已经知道，每个时间都是1日零时零分零秒的，则全部不是15点，全部不符合要求，故返回一个全为假的布尔表，loc根据这个全为假的布尔表，返回一个空数组。
从城市规划师到环境科学家，leafmap以其用户友好和高效性能受到广泛欢迎。...官网：geemap[16] GitHub：geemap GitHub[17] Placekey：统一的地理编码系统 Placekey是一个创新的地理编码系统，旨在提供一个统一的方式来识别物理地点。...，支持在Apache Spark上进行大规模的地理数据处理。...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...NumPy数组的基础上增加了维度、坐标和属性标签，使得数据操作更加直观。
实际上 Linux 内核会尽可能的对访问过的文件进行缓存，来弥补磁盘和内存之间巨大的延迟差距。缓存文件内容的内存就是 Page Cache。...files_struct 结构的fd_array 字段是 file 数组， 数组的下标是文件描述符，内容指向一个 file 结构，表示该进程打开的文件。...我们在访问文件内容的时候，根据指定文件和相应的页偏移量，就可以通过 xarray 树快速判断该页是否已经在 Page Cache 中。...内核拿到该文件的 address_space，根据要访问内容的页偏移量，对 address_space->i_pages 指向的 xarray 树进行查找。...mmap 根据参数的不同， 可以从是不是文件映射，以及是不是私有内存这两个不同的维度来进行组合： 私有匿名映射 在调用 mmap(MAP_ANON | MAP_PRIVATE) 时，只需要在进程虚拟内存空间分配一块内存
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