坐标是存储在 DataArray 和 Dataset 的 coords 属性中的辅助变量。
xarray 通过对plt.plot()的包装实现对线图的绘制。如前面所述,axes可以用变量进行标记,从而可以传递给底层matlibplot调用。
今天直接给大家介绍一下我最近常用的空间绘图神器-Xarray,之所以给大家推荐这个工具包,是因为我最近在空间可视化课程中免费新增的部分内容,其就是使用Xarray工具绘制的。先给大家看一下新增的可视化预览图:
现代气候学认为在相当长的时间段(一般认为是 30 年)中,变量多年平均是一个稳定的值。因此在一个时间段中,如果能够充分认识变量随平均状态的变化趋势,那么对于预测未来情况是非常有利的。那么这个所谓随着平均态的偏移值便可称为距平(异常,anomaly).
封图:Photo by Eiliv-Sonas Aceron on Unsplash
xarray 中的DataArray 和 Dataset 对象除了上节介绍过的直接手动创建之外,更多的情况下却是通过其他数据储存结构转换和存储在硬盘中的数据存储文件读取而来。
有关如何用xarray处理NetCDF数据前面已经介绍过四期了。把一些处理NetCDF的基本方法都介绍了一下。
受“甲方”委托,我写了一个计算T-N波作用通量水平分量的Python脚本。虽然之前我从来没有听说过“T-N波作用通量”这个东西,但是好在公式里每个物理量都还算眼熟,仔细捋顺了计算细节,最终成果还是受到了“甲方”的肯定。
xarray.Dataset 是和 DataFrame 相同的多维数组。这是一个维度对齐的标签数组(DataArray)的类字典容器。它用来展示NetCDF文件格式的数据。
引入完成之后,编译一下,如果有错,Clean一下再次编译,编译没有错误说明导入成功.
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。
还有一个“秘密”就是,也可以在定义的单元格区域名称中使用EVALUATE,因此有一些方法可以在不使用VBA的情况下访问单元格公式中EVALUATE的功能。
距离上次xarray的更新已经过去两个多星期了...,关于xarray插值方法的介绍官方文档已经给的比较详细了,也有公众号推送过相关文章 xarray指南:插值 基于xarray的气象场站点和格点插值,所以xarray的插值部分就不单独说了。
学习气象少不了与等值线 (contour line; isoline) 打交道。proplot 以 matplotlib、cartopy 包作为基础,可使用 matplotlib 中的方法来绘制等值线图。下面介绍一个简单的绘制气温的例子:
前段时间有读者来信问再分析数据的气象要素廓线怎么绘制,近期小编可以腾出手做个简单示例
在本文中,我们将对比两种Python雷达库,分别是pycwr和pycinrad,它们用于计算HCL(Hydrometeor Classification)产品的方法。通过对它们的功能、性能、易用性等方面进行比较,我们可以更好地了解它们各自的优势和特点。
上述步骤通常会产生很大的nc文件(>10G),尤其是在处理大量数据时。最近在处理卫星数据时,最终生成的文件甚至超过了50G,有些甚至超过了100G。而目前xarray对于nc格式的大文件存储让人头疼。在存储这些大文件时耗时很长,甚至可能会导致程序挂起。
拖了很长时间的技巧总结,再不写的话我可能也要忘了。趁着这几天在处理数据,赶紧补上,全文共近2500字。
Satpy is designed to provide easy access to common operations for processing meteorological remote sensing data.
好久没用NCL了,今天上去官网看了一下,发现他们在去年11月份又update了一封给用户的信,愉快地宣布PyNIO和PyNGL统统烂尾啦~~
很多时候我们需要拿模拟数据和站点图作对比,那就需要把模拟数据插值到站点 今天来尝试两种WRF数据插值到站点的方法并使用meteva进行简单绘图 方法一:xesmf库重插值后使用meteva进行双线性插值到站点 方法二:proj+scipy重插值后使用meteva进行最临近插值到站点
导读:上篇Tableau可视化之多变折线图一文中,介绍了Tableau折线图的几种花样作图方法,今天本文继续就另一个基本可视化图表——条形图的制图及变形进行介绍。
Matlibplot 每次加载前都会载入运行时配置文件(rc, runtime configuration). 这个文件包含如何创建图形元素默认风格的信息。
由于可视化代码过长隐藏,可点击运行Fork查看 🔜🔜若没有成功加载可视化图,点击运行可以查看 ps:隐藏代码在【代码已被隐藏】所在行,点击所在行,可以看到该行的最右角,会出现个三角形,点击查看即可
类似pandas对象,xarray也对象支持沿着每个维度基于整数和标签的查找。 但是xarray对象还具有命名维度,因此您可以选择使用维度名称代替维度的整数索引。
更改配色方案可需更改参数cmap(colormaps). xarray 绘图模块默认对全正/负数据采用viridis(顺序配色)配色方案,而对含正和负的数据采用RdBu_r(互逆配色). 下面尝试更改上述绘图的配色方案为Spectral.
本篇文章将从数据下载、处理、神经网络训练、画图四个大步骤叙说笔者在复现 Deep learning for multi-year ENSO forecasts这篇文章的工作。所涉及Python库有 wget , matplotlib , numpy ,xarray , pytorch 等一系列在深度学习以及气象数据处理中经常使用的函数库,希望这篇文章能够对大家有所帮助。笔者也只是大学二年级的本科生,做这些东西也只是凭借个人兴趣,水平低下、错误频出也是常有的事情,请大家见谅。
提要中提到的这几种图形都是在气象上比较常用的,地形剖面主要研究地貌对降雨、气流的影响作用;纬度高度剖面图可以用来分析降雨的某些条件,如湿层深厚、上干下湿、风向风速等;时间纬度图研究某个固定经度上的值随时间的演变(这是和大气环流一般自西向东相匹配的,所以时间经度图比较少见)。
平时用 xarray 库在处理 nc 格式的数据非常方便,但偶尔还是要用到一些站点数据来辅助分析,而站点数据一般都是用文本文件存储的,比如下图这种格式,从外到内的坐标依次是:年、月、站点、日
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。逐步的学习,摸鱼咯大佬的花式索引学会也不是什么难事。
在东经126,北纬9的附近的小黑点就是最大值所在,格点数据放大看确实有点奇形怪状 还有对应的argmin,用法差不多就不多介绍了
xarray (之前的 xray) 是一个开源的python库。通过提供 pandas 的核心数据结构N维变形功能,从而将 pandas 的标签数据功能应用到物理科学领域。主要是想提供一个类似pandas并且能与pandas兼容的工具包来进行多维数组(而不是pandas 所擅长的表格数据)分析。采用的是地球科学领域广泛使用的自描述数据通用数据模型实现上述功能。
cfgrib 是 ECMWF 开发的 GRIB Python 接口,支持 Unidata’s Common Data Model v4,符合 CF Conventions。高层 API 接口为 xarray 提供 GRIB 解码引擎。底层访问和解码由 ECMWF 的 ecCodes 库实现。
使用过WRF的人都知道,它的模拟结果是按照我们指定的时间间隔和模拟时间段依次输出的。但在处理数据的时候呢,比如想画一个时间趋势图之类的时候,挨个读取数据非常繁琐。我们希望能够把所有的数据或者某个我们关心的变量单独提取出来,让其按照指定的维度,如时间维度来排序并整合成一个文件。下面我就分享一下我在日常科研中为了解决这个问题而写的代码,供大家参考使用(代码很简单, 大家只需要把文件名、路径改成自己的就可以用了)。
我们经常需要对大量的模型输出数据进行处理和分析。在气象学中,WRF(Weather Research and Forecasting Model)是一个常用的数值天气预报模型,它可以提供丰富的气象变量数据来帮助我们理解和预测天气现象。 为了更好地处理WRF模型输出数据(当然因为wrfout文件太大了!),我们经常需要批量提取其中的变量,并将提取的数据保存为NetCDF格式(.nc文件),这样可以方便我们后续的分析和可视化操作。
seaborn是一款非常强大的画图工具,可以画很多种图,除了截图中展示的,下面还有很多,大家可以尝试一下其他的。今天我们用的只是其中一个:distplot。
试想这样一个业务情景:有很多店铺需要展示每月业绩达成状况,又需要同时展示趋势。在Power BI矩阵中子弹图和折线组合是一种实现方式,DAX和SVG结合可以轻松实现。
近几年,python在气象领域的发展也越来越快,同时出现了很多用于处理气象数据的python包。比如和NCL中的 WRF_ARWUser库类似的 wrf-python模块。
首先我们先导入所需的数据,本次使用的是经扩展重构的海表面温度 v5 数据集(Extended Reconstructed Sea Surface Temperature, abbr. ERSST)。这个数据集可追溯到 1854 年的海表面温度,并被广泛使用。
之前转载了一篇使用Python制作时间演化图的推文,后台留言说想要代码,但是我也没有那篇推文的代码。这次就把我平时用到的绘制时间动态变化图的工具介绍一下,同时附上代码。
“ 大家好哇!继上次我们说完怎么安装python之后,这一次给大家分享一下怎么根据自己的需求来部署所需要的库,如numpy库等。”
xgrads的主要功能是解析Grads文件为xarray对象,可以更好的利用xarray的高维数据分析和可视化功能,加速气象相关的数据处理、分析和可视化。以下是对此库的具体介绍。
本文是Tableau的案例,为B站视频的笔记,B站视频 参考:https://www.bilibili.com/video/BV1E4411B7ef 参考:https://blog.csdn.net/lianjiabin/category_9826951.html 数据下载地址为:https://download.csdn.net/download/m0_38139250/87346415
xarray 支持多种文件格式(从 pickle文件到 netCDF格式文件)的序列化和输入输出。
利用Python进行WRF模式后处理的应该都知道,wrf-python用来处理WRF模式结果比较方便,但又太笨重了,经常需要编写很多代码。xarray是目前地球科学领域使用非常多的库,集成度非常高,使用非常方便。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云