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手把手带你科研入门系列 | PyAOS基础教程十：大数据文件

由于模式数据非常巨大，一般pc的内存不够大，无法一次性处理如此大的文件，因此这里不再使用xarray库直接读取数据，而是先用glob库，通过glob库提供的方法将上述7个文件导入系统，但这个时候数据还未读取到系统内存...读取数据，但是这里读取数据的方法，与前面的课程有非常明显的不同（前面用的是xarray.open_dataset来一次性读取nc文件到内存中），这里用到的是xarray.open_mfdataset函数分批读取数据...类型的变量，请注意看第9和10行的变量中新增的dask.array对象下的chunksize属性，这是由于我们在读取dset数据时指定chunk参数的原因。...history: none cell_measures: area: areacella 上面的计算过程看上去是在很短的时间里就完成了，但实际上它依然是xarray...5、总结 本文的主要知识点： 学会用dask和xarray库让netCDF数据加载、处理和可视化等操作更加简单； Dask可以通过并行加速数据处理，但需要特别注意数据分块大小。

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xarray系列 | 基于xarray和dask并行写多个netCDF文件

读取单个或多个文件到 Dataset 对读取的输入对象执行一系列变换操作 使用to_netcdf方法保存结果 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。...netCDF可是的写操作一直是xarray的痛点，尤其是在并行写和增量写文件方面。...之前也介绍过另一种文件格式 Zarr真的能替代NetCDF4和HDF5吗，在文件并行写和增量写方面非常友好，尤其是涉及到大文件时。...目前新版本的netCDF库也逐渐支持zarr格式，但还没测试过效果如何。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。

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【xarray库(二)】数据读取和转换

——（唐）元稹《离思五首·其四》 ” 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...pandas 数据类型转换和读取写入 pandas 若要由pandas对象转换为 xarray 对象或者由 xarray 转为pandas对象，可以对pandas[4] 对象使用to_xarray[5...若要将 xarray 转为 pandas 类型，类似的在变量后加上.to_pandas() arr.to_pandas() 运行结果 对于 xarray 的多变量Dataset对象同理可用类似对pandas...ds.to_dataframe() ds.to_dataframe() 数据输入输出 Xarray 最广泛使用的特性之一是它读写各种数据格式的能力。...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。

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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。...官方：https://dask.org/ Dask支持Pandas的DataFrame和NumpyArray的数据结构，并且既可在本地计算机上运行，也可以扩展到在集群上运行。...基本上，只要编写一次代码，使用普通的Pythonic语法，就可在本地运行或部署到多节点集群上。这本身就是一个很牛逼的功能了，但这还不是最牛逼的。...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。...Dask的使用是非常清晰的，如果你使用NumPy数组，就从Dask数组开始，如果你使用Pandas DataFrame，就从Dask DataFrame开始，依此类推。

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替代 pandas 的 8 个神库

本篇介绍 8 个可以替代pandas的库，在加速技巧之上，再次打开速度瓶颈，大大提升数据处理的效率。 1. Dask Dask在大于内存的数据集上提供多核和分布式并行执行。...Dask-ML支持pandas、Numpy、Sklearn、XGBoost、XArray、RAPIDS等等，对于常用的数据处理、建模分析是完全够用的。...Data Table Datatable是一个用于处理表格数据的 Python 库。 与pandas的使用上很类似，但更侧重于速度和大数据的支持。...在单节点的机器上，无论是读取数据，还是数据转换等操作，速度均远胜于pandas。 如果不是分布式而是单节点处理数据，遇到内存不够或者速度慢，也不妨试试这个库。...由于 Koalas 是在 Apache Spark 之上运行的，因此还必须安装 Spark。

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牛！NumPy团队发了篇Nature

由编程基础阵列和周围的工具生态系统创建的交互环境-在IPython或Jupyter内部-非常适合探索性数据分析。用户可以流畅地检查、操作和可视化他们的数据，并快速迭代以改进编程语句。...PyTorch 、TensorFlow 、Apache MXNet和JAX数组都能够以分布式方式在CPU和GPU上运行，并使用惰性评估来实现额外的性能优化。...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。...这些协议由广泛使用的库实现，如Dask、CuPy、xarray和PyData/Sparse。例如，多亏了这些发展，用户现在可以使用Dask将他们的计算从单机扩展到分布式系统。...这些协议也很好地组合在一起，允许用户在分布式的多GPU系统上大规模地重新部署NumPy代码，例如，通过嵌入到Dask数组中的CuPy数组。

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科学和技术究竟能碰撞出什么样的火花

以笔者目前了解到的目前国外在数值模式上云方面做了很多尝试，比如 Vulcan 气候模式组基于Google云平台构建了FV3GFS气候模式工具，以方便科研人员利用云平台运行气候模式，以及近日在BAMS上发表的...Pangeo是一个地球科学大数据社区平台，旨在利用可协作的开源工具生态系统帮助地球科学社区在云上分析数据，从而帮助科学家减少下载和管理数据的时间。...Pangeo开源生态系统 基于 Jupyter、Xarray、Dask 工具套装的云数据分析和可视化 Pangeo发展历程 Pangeo始于2016年哥大的一次研讨会，这次研讨会是科学和技术的碰撞。...Pangeo协同多方共同简化了Dask在不同的集群上进行部署和管理，从而使Data+Xarray在数据处理和分析方面更加便捷。...目前，国内已经在推动气象大数据平台的发展，比如“天擎”，标榜气象事业走向未来的数据引擎，于2020年开始部署并测试运行，尚未对外开放。

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xarray系列｜数据处理和分析小技巧

，但是使用时需要注意，后面单独推一下批量写nc文件； 如果不是必须要用nc和grib等格式的话，可以尝试一下 zarr格式，在文件的读取方面非常方便，而且效率要更高，可以实现文件的并行读写和增量写操作；...ds.sel(time=ds.time.dt.month.isin([1, 2, 3, 4])) 其实xarray 在时间序列处理方面的功能非常强大，而且内置了很多语法糖，比如按照季节筛选和计算，这些官方文档说的都非常详细...由于xarray的索引的特点，在使用 .isel 和 .sel 等函数索引时，所给定的参数的类型应该是 xarra.DataArray，如果是其它参数的得到的可能就不是索引的站点数据，这个之前也提到过...进行插值和统计计算时建议使用 xr.apply_ufunc 和 map_blocks 函数，可以显著改善处理效率，结合 dask 的话简直如有神助。 这几天在处理数据时就碰到了此类问题。...注意如果涉及到其它库的数据对象时可能会失效。 涉及到大量的数据处理时，可以结合 xarray 和 dask 改善效率，但是 dask 的学习成本稍高一些。

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xarray系列｜数据处理和分析小技巧

，但是使用时需要注意，后面单独推一下批量写nc文件； 如果不是必须要用nc和grib等格式的话，可以尝试一下 zarr格式，在文件的读取方面非常方便，而且效率要更高，可以实现文件的并行读写和增量写操作；...ds.sel(time=ds.time.dt.month.isin([1, 2, 3, 4])) 其实xarray 在时间序列处理方面的功能非常强大，而且内置了很多语法糖，比如按照季节筛选和计算，这些官方文档说的都非常详细...由于xarray的索引的特点，在使用 .isel 和 .sel 等函数索引时，所给定的参数的类型应该是 xarra.DataArray，如果是其它参数的得到的可能就不是索引的站点数据，这个之前也提到过...进行插值和统计计算时建议使用 xr.apply_ufunc 和 map_blocks 函数，可以显著改善处理效率，结合 dask 的话简直如有神助。 这几天在处理数据时就碰到了此类问题。...注意如果涉及到其它库的数据对象时可能会失效。 涉及到大量的数据处理时，可以结合 xarray 和 dask 改善效率，但是 dask 的学习成本稍高一些。

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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。...xwrf 可以更方便的进行批量处理，并且可以和交互式可视化库（比如hvplot）协同工作，进一步简化数据处理和分析的流程。...，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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你每天使用的NumPy登上了Nature!

在可能的情况下，检索子数组的索引将在原始数组上返回一个“视图”，以便在两个数组之间共享数据。这提供了一种强大的方法来处理数组数据的子集，同时限制了内存的使用。...数组扩展和互操作性 NumPy在CPU上提供内存中的多维、同构类型（即单指针和步幅）数组。它运行在从嵌入式设备到世界上最大的超级计算机的机器上，性能接近编译语言。...PyTorch [38]，Tensorflow [39]，Apache MXNet [40],JAX 数组都具有以分布式方式在CPU和GPU上运行的能力，并使用惰性评估来进行其他性能优化。...支持超过四百种最流行的NumPy函数。该协议由广泛使用的库（例如Dask，CuPy，xarray和PyData/Sparse）实现。...由于有了这些发展，用户现在可以使用Dask将计算从一台机器扩展到分布式系统。协议的组合也很好，允许用户通过嵌入在Dask数组中的CuPy数组在分布式多GPU系统上大规模重新部署NumPy代码。

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四种Python并行库批量处理nc数据

前言 当前镜像：气象分析3.9 资源：4核16g 注意分开运行，不然会爆内存 阅读本文你将学到： 远超循环批量处理nc文件效率的技巧 四种并行库的基本使用与区别 wrf变量极值经纬度索引 Dask...它提供了高级的数据结构，如分布式数组（Dask Array）和数据帧（Dask DataFrame），使得用户能够在分布式内存中处理数据，就像操作常规的NumPy数组或Pandas DataFrame一样...Dask能够自动将计算任务分解成小块并在多核CPU或分布式计算集群上执行，非常适合处理超出单机内存限制的数据集。Dask还提供了一个分布式任务调度器，可以管理计算资源，优化任务执行顺序。...四种Python并行库批量处理nc数据 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...资源改为4核16g时，并行超越了单循环 当你核数和内存都没困扰时当然是上并行快 ，但是环境不一定能适应多线程 资源匮乏或者无法解决环境问题时还是老实循环或者在列表推导式上做点文章

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几个方法帮你加快Python运行速度

Python运行的慢是历来被诟病的，一方面和语言有关，另一方面可能就是你代码的问题。语言方面的问题我们解决不了，所以只能在编程技巧上来提高程序的运行效率。...下面就给大家分享几个提高运行效率的编程方法。 首先，我们需要来衡量代码的时间和空间的复杂性，不然仅仅用我们的肉眼很难感受代码时间长短的变化。...#computationally intensive work 06 尽量使用csv替代xlsx 在进行数据处理时， 我需要更长的时间才能将数据加载到excel文件或从excel文件保存数据。...它帮助我处理数据框中的数值函数和并行的numpy。 我甚至试图在集群上扩展它，它就是这么简单！...我们必须确保代码不会在循环中反复执行相同的计算。第二不要为集合中的每个记录打开/关闭IO连接。第三要确保在不需要时不创建新的对象实例。通过大量的编程练习，掌握一些高级的编程方法对你十分重要。

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数据处理 | 使用cfgrib加载GRIB文件

conda-forge 包安装 延迟和高效读取数据，节省内存占用和磁盘访问 允许使用 dask 进行大于内存的分布式处理 支持将坐标转换为不同的数据模型和命名约定 支持将 GRIB 文件的索引写入磁盘，...pip install cfgrib-0.9.8.5-py2.py3-none-any.whl --user 我在 CMA-PI 上的个人账户中安装了 Anaconda3 环境，也可以直接使用： source...获取 GRAPES GFS 模式 GRIB 2 数据文件的路径 提示：本示例中的文件保存在 CMA-PI 高性能计算机，请在 CMA-PI 上运行或修改为本地文件路径。...例如下面的代码使用 t.load() 将所有场的值加载到内存中，后续在 print() 语句中的数据访问操作就不会读取文件。...dask 处理大于内存的数据集 使用 dask.distributed 进行分布式处理 后续会研究如何使用这些特性。

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python-使用pygrib将已有的GRIB1文件中的数据替换为自己创建的数据

+cfgrib 优缺点对比 优点 缺点 pygrib 读取文件速度快，重写数据方便 查看文件信息相对于cfgrib较麻烦 xarray+cfgrib - 直接将grib文件解析为常见的dataset格式...pygrib cfgrib安装 conda install -c conda-forge cfgrib pip install cfgrib cfgrib使用 >>> import xarray as...xarray.open_mfdataset 对于大内存的文件，需要搭配dask使用 读取任意grib 的keys >>> ds = xr.open_dataset('era5-levels-members.grib...但是，对于本次我的需求，上述方式无法实现。特别是在保存为新的grib文件时，总是报错。...： 只有通过pygrib.open()命令读取文件才能使用以上的大部分命令，使用pygrib.index()读取文件的大部分命令是不可用的。

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工具推荐｜XGCM-大气环流模式后处理工具

XGCM 是一个python包，用于处理由数值大气环流模型(GCMs)和类似网格数据集产生的数据集，这些数据集可以进行有限体积分析。...在这些数据集中，不同的变量位于不同的位置，相对于一个体积或面元素(如单元中心，单元面等) XGCM 解决了如何插值和差异这些变量从一个位置到另一个问题。...XGCM 使用并生成 xarray 数据结构，这是多维数组数据的坐标和元数据丰富的表示形式。...Xarray 是以多种方式分析 GCM 数据的理想工具，它提供了方便的索引和分组、坐标感知的数据转换以及(通过 dask)并行、核外数组计算。...虽然高度并行的超级计算机现在可以轻松地生成兆级和兆级的数据集，但普通的后处理工作流还是要与这些卷做斗争。

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国内气象人开发的基于Python的Grads文件解析利器

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。...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。...但是，只有常用的原始二进制4D数据集可以使用dask读取，并以xarray.Dataset的形式返回，其他类型的二进制数据，如dtype 是 station 或 grib，将来可能会得到支持。.../xgrads.git cd xgrads python setup.py install 示例 xgrads的使用非常方便，官方也提供了一些示例： 解析 .ctl 文件 文件解析非常方便，一行代码即可搞定...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。

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一句代码：告别Pandas的慢慢慢！

例如，假设你有两个数组： array_1 = np.array([1,2,3,4,5]) array_2 = np.array([6,7,8,9,10]) 你希望创建一个新的数组，这个数组是两个数组的和...，结果是： result = [7,9,11,13,15] 在Python中，可以使用for循环对这些数组求和，但这样做非常慢。...1、Swifter可以检查你的函数是否可以向量化，如果可以，就使用向量化计算。 2、如果不能进行向量化，请检查使用Dask进行并行处理是否有意义： ?...https://dask.org/ 或者只使用普通的Pandas的apply函数，但并行会使小数据集的处理速度变慢。 所以大家面对数据集大小的不同时，要采取不同的代码思路，否则会适得其反！ ?...以上的图表很好地说明了这一点。可以看到，无论数据大小如何，使用向量化总是更好。如果向量化不行，你可以从vanilla Pandas获得最佳速度，直到你的数据足够大。

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