最近,一些气象公众号讨论了气象领域的云计算和数据平台的问题,具体可以参考 美国气象行业如何应用云计算?气象业务该不该在线?
Satpy is designed to provide easy access to common operations for processing meteorological remote sensing data.
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。
首先看一下测试nc文件,总计7个文件,每个文件大约6.7G,是CNRM-CM6-1-HR模式按照25年的时间分开存储的。
在这里,我们回顾几个基本的数组概念,展示一个简单而强大的用于分析科学数据的编程范例。
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。
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。
数组编程为访问、操纵和操作向量、矩阵和高维数组数据提供了功能强大、紧凑且易于表达的语法。NumPy是Python语言的主要数组编程库。它在物理、化学、天文学、地球科学、生物学、心理学、材料科学、工程学,金融和经济学等领域的研究分析流程中起着至关重要的作用。例如,在天文学中,NumPy是用于发现引力波[1]和首次对黑洞成像[2]的软件栈的重要组成部分。本文对如何从一些基本的数组概念出发得到一种简单而强大的编程范式,以组织、探索和分析科学数据。NumPy是构建Python科学计算生态系统的基础。它是如此普遍,甚至在针对具有特殊需求对象的几个项目已经开发了自己的类似NumPy的接口和数组对象。由于其在生态系统中的中心地位,NumPy越来越多地充当此类数组计算库之间的互操作层,并且与其应用程序编程接口(API)一起,提供了灵活的框架来支持未来十年的科学计算和工业分析。
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。
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:
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。
对于Pandas运行速度的提升方法,之前已经介绍过很多回了,里面经常提及Dask,很多朋友没接触过可能不太了解,今天就推荐一下这个神器。
毋庸置疑,Python是用于数据分析的最佳编程语言,因为它的库在存储、操作和获取数据方面有出众的能力。 在PyData Seattle 2017中,Jake Vanderplas介绍了Python的发展历程以及最新动态。在这里我们把内容分成上下两篇,在上篇给大家带来了Python的发展历程( 为什么说Python是数据科学的发动机(一)发展历程 )。下篇将给大家介绍Python中的一些重要工具。 主讲人: Jake Vanderplas是华盛顿大学eScience研究所物理科学研究的负责人。该研究所负责跨
对于cfgrib的介绍大致如上,如果是用于查看一些小文件的信息,做简单的数据处理,上述命令足以。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。
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。
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。
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。
Swifter是一个“以最快的方式将任何函数应用于Pandas dataframe或series”的库。
Nicholas Zakas是一位 JS 大师,Yahoo! 首页的前端主程。他是《高性能 Javascript》的作者,这本书值得每个程序员去阅读。
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。
假如在此刻,您已经将数据全部加载到panda的数据框架中,准备好进行一些探索性分析,但首先,您需要创建一些附加功能。自然地,您将转向apply函数。Apply很好,因为它使在数据的所有行上使用函数变得很容易,你设置好一切,运行你的代码,然后…
当前众多学科的科学研究都依赖于计算机,比如气候、天气、大气化学、空间天气等的模拟都需要超算。模拟和观测都会产生的大量数据,分析这些数据同样需要强大算力的支持。科学家不仅需要相应的科学知识,还需要过硬的技术来处理、分析大量数据。
Pandas 是数据科学和分析领域中使用最广泛的库之一,但在处理大型数据集时,性能可能成为一个挑战。本篇博客将介绍一些高级技巧,帮助你优化 Pandas 操作,提高代码执行效率。
表格是存储数据的最典型方式,在Python环境中没有比Pandas更好的工具来操作数据表了。尽管Pandas具有广泛的能力,但它还是有局限性的。比如,如果数据集超过了内存的大小,就必须选择一种替代方法。但是,如果在内存合适的情况下放弃Pandas使用其他工具是否有意义呢?
循环允许我们通过循环数组或对象中的项并做一些事情,比如说打印它们,修改它们,或执行其他类型的任务或动作。JavaScript有各种各样的循环,for循环允许我们对一个集合(如数组)进行迭代。
了解哪一种 for 循环或迭代器适合我们的需求,防止我们犯下一些影响应用性能的低级错误。
在Java编程语言中,for循环和foreach循环都是常用的迭代方式。虽然它们都用于遍历数据集合,但它们之间有一些重要的区别。在本文中,我将深入探讨这些区别,帮助您理解何时应该使用哪种循环。
在编程语言中,循环是必不可少的组件,当您想要一遍又一遍地重复代码直到满足指定条件时使用。
可枚举对象的一个定义特征是,当通过赋值操作符向对象分配属性时,我们将内部 enumerable 标志设置为true,这是默认值。
毫无疑问,Python是最流行的语言之一,其成功的原因之一是它为科学计算提供了广泛的报道。 在这里,我们仔细研究用于机器学习和数据科学的十大Python工具。学会这些,程序员年薪百万没问题,工资都快溢出银行卡。
Dask 是一个开源库,旨在为现有 Python 堆栈提供并行性。Dask 与 Python 库(如 NumPy 数组、Pandas DataFrame 和 scikit-learn)集成,无需学习新的库或语言,即可跨多个核心、处理器和计算机实现并行执行。
尊重对象所有权就意味着不要修改不属于你的对象。简单来说就是,如果你不负责创建和维护某个对象及其构造函数或方法,就不应该对其进行任何修改。具体来说就是遵循以下惯例:
1000倍的速度听起来很夸张。Python并不以速度著称。这是真的吗?当然有可能 ,关键在于你如何操作!
最近在看STL容器失效的例子,涉及到vector数组迭代器失效的问题,如果不注意使用,很容易出现问题,我们先来看一下一个简单的示例程序,在数组nums中删除大于50的元素,代码如下:
快慢指针方法,又称为龟兔赛跑算法,其基本思想就是使用两个移动速度不同的指针在数组或链表等序列结构上移动。这种方法对于处理「环形」链表或数组非常有用。以链表为例,通过以不同的速度移动,我们可以证明如果链表中存在环,则两个指针必定会相遇,当两个指针均处在环中时,快指针会追上慢指针(如下图所示)。
有许多与计算初始化地球科学预测的指标有关的软件包。但是,我们没有找到任何一个包可以统一我们的所有需求。
在 JavaScript 中使用循环时,需要理解两个关键点:可枚举的属性和可迭代的对象。
普通最小二乘线性回归。线性回归拟合系数为w=(w1,…,wp)的线性模型,以最小化数据集中观测目标和线性近似预测目标之间差的平方和。
该过程会触发两次重排——第一步和第三步。如果你忽略这两个步骤,那么在第二步所产生的任何修改都会触发一次重排。 有三种方法可以使DOM脱离文档:
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。。。
数组是非常基础的数据结构,在面试中,考察数组的题目一般在思维上都不难,主要是考察对代码的掌控能力
上一篇:归并排序 将长度为N的无重复数组排序,快速排序平均需要~2*NlgN次比较(以及1/6的交换)。 快速排序最多需要N^2/2次比较,但随机打乱数组能预防这种情况。 归并排序和希尔排序一般都比快速排序慢,其原因就在它们还在内循环中移动数据;快速排序的另一个速度优势在于它的比较次数很少。 快速排序的特点: 原地排序(只需要一个很小的辅助栈) 将长度为N的数组排序所系时间和NlgN成正比。 快排的内循环比大多数排序算法都要短小,这意味着无论在理论上还是实际中都要更快。 归并排序和希尔排序一般都比快排慢,其
本文为 《JavaScript》 读书笔记,是利用中午休息时间、下班时间以及周末整理出来的,此书虽有点老旧,但谈论的性能优化话题是每位同学必须理解和掌握的,业务响应速度直接影响用户体验。
在数据科学计算、机器学习、以及深度学习领域,Python 是最受欢迎的语言。Python 在数据科学领域,有非常丰富的包可以选择,numpy、scipy、pandas、scikit-learn、matplotlib。
当面试官问你什么是排序算法?请你用JavaScript实现一个简单的冒泡排序,如果你没掌握,就会被问住。
标题既然这么说,就证明它的确坑了我一把。在平时习惯使用了普通的for循环。所以在写遍历的时候也是经常使用这种。然而一味的使用它,给我带来了麻烦。项目开发中,有一个需求是插入多,读少的需求。想着这不是LinkedList的特性吗,就果断的使用了它。然而不久,同事反馈这个业务在读取时,时间特别长。开始想本来LinkedList读就慢嘛,后来一个公司一个大佬看见了我这部分的代码,这个地方慢的另外一个原因是因为我使用了普通的for循环。应该使用for增强形式。
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