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NCAR放弃PyNGL后又入新坑？

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。...中缺乏接口以充分利用dask的并行能力 salem 库可以处理WRF模式结果，然后和 xarray 对象整合，但是 salem 库在处理诊断量方面不是很方便。...示例 以下是官方提供的简单示例，可以进行批量处理并且进行交互式可视化： import glob import holoviews as hv import hvplot import hvplot.xarray...，剩下的数据处理和可视化操作与常规使用 xarray 的方式类似，比如查看文件内容： 然后可以选择指定变量指定维度的数据： ds.PRES.isel(num_metgrid_levels=0, south_north...，并且可以直接利用 xarray 的强大功能，尤其是可以利用 dask 进行并行处理。

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库|分享一些python库

今天只是分享一些python库，涉及到地理数据分析，数据可视化和数据处理三个方面。 地理数据分析 PySAL 开源且跨平台的python空间分析库，其中包含了很多模块，见下图: ?...说到地理数据操作，也应该提及xarray库，尤其是对于地球科学中的高维数据表示来说，这个库是非常适宜了。xarray也对pandas有很好的支持。 之前也专门写过xarray库的介绍。...xarray | 数据结构(1) xarray | 数据结构(2) xarray | 数据结构(3) xarray | 索引及数据选择 Iris 强大的地球科学数据分析及可视化库，其可视化接口基于matplotlib...其中包含了很多地球科学数据的常见分析操作。 数据可视化 geoplotlib 地理数据可视化库 GeoViews 地理，气象和海洋数据可视化库。...基于HoloViews构建而成，而且基于Cartopy库GeoViews添加了一部分地理图形，绘图部分实用matplotlib或Bokeh完成。能够很好的支持geopandas数据结构。

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又见dask! 如何使用dask-geopandas处理大型地理数据

为了解决这个问题，读者尝试使用了dask-geopandas来处理约两百万个点的数据，但似乎遇到了错误。...dask-geopandas的使用： dask-geopandas旨在解决类似的性能问题，通过并行计算和延迟执行来提高处理大规模地理空间数据的效率。...相反，你应该直接使用dask_geopandas.read_file来避免将整个数据集一次性加载到内存： python target_dgdf = dask_geopandas.read_file...此外，确保在执行空间连接之前，两个数据集已经有了匹配的坐标参考系统（CRS）。这样可以避免在每个分区上重复昂贵的CRS转换操作。...检查最终保存步骤 在保存结果时，如果尝试将整个处理后的数据集写入单个文件，这可能也会导致内存问题。

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安利一个Python大数据分析神器！

1、什么是Dask？ Pandas和Numpy大家都不陌生了，代码运行后数据都加载到RAM中，如果数据集特别大，我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合RAM，这时候Dask来了。...目前，Dask可支持pandas、Numpy、Sklearn、XGBoost、XArray、RAPIDS等等，光是这几项我觉得就足够用了，至少对于常用的数据处理、建模分析是完全覆盖得掉的。 ?...这些集合类型中的每一个都能够使用在RAM和硬盘之间分区的数据，以及分布在群集中多个节点上的数据。...对于原始项目中的大部分API，这些接口会自动为我们并行处理较大的数据集，实现上不是很复杂，对照Dask的doc文档即可一步步完成。...>>> total.compute() 45 由于数据集较小无法比较时间，这里只介绍下使用方法，具体可自己动手实践下。

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一个很高级的、交互式Python可视化库，附示例代码

HvPlot 简介 HvPlot 是基于 HoloViews 的高层抽象绘图库，但它提供了更为直接和方便的API，使得创建复杂的交互式图表变得简单快捷。...HvPlot 可以与 Pandas、xarray 等数据处理库无缝集成，并且支持 Bokeh、Matplotlib 等多种绘图后端，允许用户根据需要制作静态或交互式图表。...示例 4：交互式探索 当然，HvPlot 不仅适用于基础绘图，还可以创建更高级和复杂的可视化，如动态交叉筛选、地理数据可视化以及使用数据流的实时数据可视化。...下面是一个使用 HvPlot 进行动态交叉筛选的示例： 我们将使用汽车数据集，展示如何利用 HvPlot 进行动态交叉筛选。...Bokeh库中的汽车数据集。

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Xarray,不用ArcGIS,所有地理空间绘图全搞定...

空间绘图神器-Xarray 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。...数据对齐：Xarray提供了强大的数据对齐功能，可以自动根据坐标对齐不同数据集，简化了数据融合和分析的过程。...并行计算：Xarray结合了Dask，可以实现并行计算，处理大型数据集时能够充分利用多核处理能力。...效率：Xarray通过对数据进行坐标对齐，能够高效地处理大型数据集，减少了内存使用和计算时间。...集成Matplotlib、Bokeh、Plotly！这个交互式可视化工具这么强的吗？ 完美解决Matplotlib绘图中、英文字体混显问题.. MATLAB绘图不好看？！

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xarray系列 | 基于xarray和dask并行写多个netCDF文件

然后创建Client对象，构建本地cluster: client = Client() dask创建的多进程cluster 不同的机器和参数设置上述信息会存在差异 然后加载数据集： ds = xr.tutorial.open_dataset...('rasm', chunks={'time': 12}) 此数据集为xarray官方提供的示例数据。...然后，对上述数据集执行相关计算操作： result = np.sqrt(np.sin(ds) ** 2 + np.cos(ds) ** 2) 计算过程使用了 dask，可以执行如下语句查看计算图： result.Tair.data.visualize...如果不是一定要netCDF格式的话，可以尝试使用zarr格式。 后话：虽然本文使用了dask，但是涉及到dask的内容比较少。...最近在处理数据时用到了dask，后面有时间可能会更一些dask相关的推文，比如数据并行处理。

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Python可视化工具概览

面对气象领域庞杂的数据集，想要直观的表达信息，可视化可以说是最直接的表达方式之一。而且优秀的可视化可以起到事半功倍的效果。 2017年PyCon大会有一个演讲专门介绍了Python中的可视化库。...除了基于matplotlib的可视化库之外，Python中有很多基于JS的可视化库，其中比较流行的是：Bokeh，HoloViews，Plotly等。...Bokeh和HoloViews是开源的交互式可视化库，其目标都是期望绘制美观的交互式图形，而且针对大数据流进行优化，以使得数据分析和可视化能够更加简单。...Bokeh可视化效果 ? HoloViews可视化示例 上述给出的Bokeh和HoloViews示例均为静态图形，可以前往查看官方示例，以更好的体验基于JS带来的交互式可视化效果。...Basemap/Cartopy/geopandas 有交互式可视化需求 仅一般数据可视化需求：Bokeh，HoloViews，Pyecharts，lightning等均可 有统计分析需求：Altair

2.9K73

统计图表这么多？！这个小众可视化工具有点强~~

Seaborn库外，还有一些优秀的可交互的第三方库也能实现一些常见的统计图表绘制，而且其还拥有Matplotlib、Seaborn等库所不具备的交互效果，当然，同时也能绘制出版级别的图表要求，此外，一些在使用...Python-HoloViews库作为一个开源的可视化库，其目的是使数据分析结果和可视化完美衔接，其默认的绘图主题和配色以及较少的绘图代码量，可以使你专注于数据分析本身，同时其统计绘图功能也非常优秀。...as hv from holoviews import opts, dim from bokeh.sampledata.airport_routes import routes, airports...as hv from holoviews import dim from bokeh.sampledata.autompg import autompg hv.extension('bokeh')...样例[2] 总结 今天的推文，小编主要介绍了Python可视化库HoloViews，着重介绍了其中统计图表部分，这个库也会在小编整理的资料中出现，对于一些常见且使用Matplotlib较难绘制的图表较为友好

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统计图表这么多？！这个可视化工具太赞了~~

Seaborn库外，还有一些优秀的可交互的第三方库也能实现一些常见的统计图表绘制，而且其还拥有Matplotlib、Seaborn等库所不具备的交互效果，当然，同时也能绘制出版级别的图表要求，此外，一些在使用...Python-HoloViews库作为一个开源的可视化库，其目的是使数据分析结果和可视化完美衔接，其默认的绘图主题和配色以及较少的绘图代码量，可以使你专注于数据分析本身，同时其统计绘图功能也非常优秀。...as hv from holoviews import opts, dim from bokeh.sampledata.airport_routes import routes, airports...as hv from holoviews import dim from bokeh.sampledata.autompg import autompg hv.extension('bokeh')...样例[2] 总结 今天的推文，小编主要介绍了Python可视化库HoloViews，着重介绍了其中统计图表部分，这个库也会在小编整理的资料中出现，对于一些常见且使用Matplotlib较难绘制的图表较为友好

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怎么用Python绘制这样的图？

弦图绘制 HoloViews是一个开源的Python库，可以用非常少的代码行中完成数据分析和可视化，除了默认的matplotlib后端外，还添加了一个Bokeh后端。...Bokeh提供了一个强大的平台，通过结合Bokeh提供的交互式小部件，可以使用HTML5 canvas和WebGL快速生成交互性和高维可视化，非常适合于数据的交互式探索。...官网：http://holoviews.org/ 首先，我们需要安装第三方库holoviews pip install holoviews 我们先看看官方案例 import holoviews as...hv from holoviews import opts, dim from bokeh.sampledata.airport_routes import routes, airports # 选择...bokeh引擎 hv.extension('bokeh') # Count the routes between Airports route_counts = routes.groupby(['SourceID

1.2K30

好看的数据可视化图片都是用什么做的？ | 数答

2.1 Bokeh Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能地可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。...官网链接：https://bokeh.org/ GitHub链接：https://github.com/bokeh/bokeh Github Star：13.4k 2.2 pyecharts Echarts...它基于OpenGL库，可利用GPU计算来展示大型数据集，可以绘制高达百万数据点的高质量交互式科学图形、实时数据、3D图形等。 ? ?...Python可视化模块，它提供了灵活易用的用于展示数据集完整程度的可视化组件，让我们可以一目了然地获取到缺失数据的模式。...3.1 Echarts 前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表，Echarts也是Alfred数据室目前主要使用的数据可视化工具

2.8K20

八个 Python 数据生态圈的前沿项目

Bokeh 可以处理非常大的数据集甚至是大数据流（比如实时光谱图），同时它还具有运算速度快、可嵌入和可视化新颖的特点。它对于想要快速便捷地创建交互式图表和数据应用的人来说非常有用。...目前大多数的交互式工具都需要利用 Javascript 来实现，但是 Bokeh 仅利用 Python 一种语言即可实现。 3. Dask Dask是一款基于外存的Python 调度工具。...它通过将数据集分块处理并根据所拥有的核数分配计算量，这有助于进行大数据并行计算。Dask 是利用 Python 语言编写的，同时也利用一些开源程序库，它主要针对单机的并行计算进程。...关于这一点，Blaze 优化了查询或者控制命令的符号表达式，而 Dask可以根据你的硬件情况来优化执行过程。 4. Ibis 如果你是一个数据科学家，可能你每天都会使用 Python 。...其中最大的一个问题在于 Python 不能很好地适应数据集大小的变化。它对于小数据集很有效，但是对于更大的数据而言，则需要利用抽样的方法来解决数据集的规模问题，这会影响到最终的研究结果。

1.5K70

Python可视化库

http://holoviews.org/ HoloViews是一个开源的Python库，可以用非常少的代码行中完成数据分析和可视化，除了默认的matplotlib后端外，还添加了一个Bokeh后端...Bokeh提供了一个强大的平台，通过结合Bokeh提供的交互式小部件，可以使用HTML5 canvas和WebGL快速生成交互性和高维可视化，非常适合于数据的交互式探索。...它提供风格优雅、简洁的D3.js的图形化样式，并将此功能扩展到高性能交互的数据集，数据流上。使用Bokeh可以快速便捷地创建交互式绘图、仪表板和数据应用程序等。...，是一个高性能的交互式2D / 3D数据可视化库，利用了现代图形处理单元(gpu)的计算能力，通过OpenGL库来显示非常大的数据集。...，就没有高质量的数据挖掘结果，当我们做监督学习算法，难免会碰到混乱的数据集，缺失的值，当缺失比例很小时，可直接对缺失记录进行舍弃或进行手工处理，missingno提供了一个小型的灵活的、易于使用的数据可视化和实用工具集

6.1K20

八大工具，透析Python数据生态圈最新趋势！

Bokeh Bokeh是一个不需服务器就可以在浏览器中实现互动可视化的Python库。它可以处理非常大的数据集而且速度很快也能嵌入在网页当中。想要快速方便地创建互动图表和数据应用的话这个库非常有用。...Bokeh对处理大型数据集时的性能问题着墨颇多。还有另外一点就是开发这些互动图表只需要Python一种语言即可。 Dask Dask是一款主要针对单机的Python调度工具。...它能帮助你将数据分成块并负责并行处理的调度工作。Dask是用纯Python写成的，它自己也使用了一些开源的Python库。...Dask有两种用法：普通用户主要使用Dask提供的集合类型，用法就和NumPy跟Pandas的差不多，但Dask内部会生成任务图。...如果你是一名数据科学家的话你可能每天都会用到Python。Python是非常不错，但也不是完全没有问题。它最大的问题是处理大型数据集的时候会有点力不从心。

1.2K100

盘点12个Python数据可视化库，通吃任何领域

，Missingno通过使用视觉摘要来快速评估数据集的完整性，而不是通过大篇幅的表格。...2 HoloViews HoloViews是一个开源的Python库，旨在使数据分析和可视化更加简便，可以用非常少的代码行完成数据分析和可视化。...除了默认的Matplotlib后端，它还添加了一个Bokeh后端。结合Bokeh提供的交互式小部件，可以使用HTML5和WebGL快速生成交互式视图，以及进行高维数据的可视化探索。...如果用户使用较小的数据集，则输出位SVG格式的图像就可以了，但是如果用户制作的图表包含数十万个数据点，那么它们就会很难被渲染并变得反应迟钝。...重点介绍了Python的9个可视化库，分别为Matplotlib、Seaborn、Pyecharts、Bokeh、HoloViews、Plotly、Pygal、plotnine、Altair，并介绍了商业数据可视化的思维

2.6K20

py项目中学到的知识梳理

两个月前需求：使用python3做一个将观测数据编译产出成bufr数据的一个工具 刚刚完成初版，其中的数据文件路径和数据内容格式还需要仔细核对，但整体逻辑已实现，剩下的工作时间可能会用来完善它 Anaconda3...models with scikit-learn, TensorFlow, and Theano Analyze data with scalability and performance with Dask..., NumPy, pandas, and Numba Visualize results with Matplotlib, Bokeh, Datashader, and Holoviews python...pandas 的使用效果很腻害，在项目中主要用来读取如下图格式数据： 用到的 pandas 语法大概有: pandas.read_table(data_path, sep=',',dtype =...'str') 用来将数据读取出来 .shape[0] 用来获取数据的行数 .iloc 根据 x 和 y 轴来定位元素 文档地址 十进制转二进制 def Number2BinStr(num, size):

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