函数有 preprocess 参数，这个参数主要是在读取文件之前先进行一定的处理，如果批量操作涉及到维度合并等操作时比较有用，比如要合并的维度不是坐标，可能会出现以下错误，需要先将合并的维度设置为坐标...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。...然后转到 xarray，效果也差不多，最后结合 dask，实现了几十倍的效率提升，由原先的近40小时降低到2小时左右。...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。
Scene既可以降低用户的使用门槛，又可以为底层的函数提供接口。...For help on developing with dask and xarray see Migrating to xarray and dask[9] or the documentation...此外，Satpy通过dask.array.Array对象实现多线程计算，从而提高处理性能。 更多信息参考dask和xarray的使用说明。...Satpy可以让用户轻松地把数据集重采样，合并，或者投影。...: https://docs.dask.org/en/latest/array-api.html#dask.array.Array [9] Migrating to xarray and dask: https
这使得Dask能够优化计算顺序，并在需要时执行计算。 4.2 Dask任务调度器 Dask使用任务调度器来执行计算图中的任务。任务调度器负责将任务分发到合适的计算节点上，并监控任务的执行进度。...5.2 数组合并和拆分 在Dask.array中，我们可以使用da.concatenate函数将多个数组沿指定的轴合并成一个数组： import dask.array as da # 创建多个Dask...result = da.concatenate([arr1, arr2], axis=0) 除了数组合并，我们还可以使用da.split函数将一个数组拆分成多个子数组： import dask.array...通过将数据拆分成小块并使用惰性计算的方式，Dask.array能够高效地处理大型数据集。...在分布式计算中，Dask会将任务分发到不同的工作节点上执行，并监控任务的执行进度。每个工作节点会执行其分配到的任务，并将结果返回给调度器。
xarray的典型计算工作流程通常包括: 使用xr.open_mfdataset 或 xr.open_dataset(chunks=...)...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。...xarray的dataset对象的每一个切片。...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。...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。
文章的目标 第一：了解netCDF数据块chunk的概念； 第二：导入dask库，并启动并行处理机制； 第三：计算并绘制高分辨率模型的最大日降雨量。...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...使用方法如下： from dask.distributed import Client client = Client() client 输出： Client...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。
支持 Pcikle 是非常重要的，因为这可以无需安装额外的库就能让你用其他python 模块(比如 multiprocessing) 使用 xarray 对象。...from_dict 方法创建 xarray 对象： >> ds_dict = xr.Dataset.from_dict(d) 字典支持非常灵活的使用 xarray 对象。...对于文件太大而无法适应内存的数据集来说，这是非常有效的策略。xarray 整合了 dask.array 来提供完整的流计算。...这些信息会保存为 netCDF 变量的编码信息，从而使得 xarray 能够更准确的读取编码数据。 注意： 是否使用编码选项是可选的。...注意： 如果你安装了 dask 的话，可以使用 open_mfdataset 合并多个文件： xr.open_mfdataset('../*.nc') 此函数会自动合并并连接多个文件为一个 xarray
将气象数据可视化为生动的GIF动画 前言 在气象学的世界里，数据不仅仅是冰冷的数字，它们是自然界中风、云、雨、雪的直观反映。...随着技术的发展，我们不仅能够收集到更加详尽的气象数据，而且还能以更加直观的方式分享这些信息。...今天，我们将探索如何使用Python中的geogif库来创建动态的GIF图像，将一系列静态的气象数据图像串连起来，形成一段段生动的动画。...这不仅能帮助我们更好地理解天气的变化过程，还可以作为吸引观众注意力的有力工具。无论你是想要向你的博客读者展示台风的路径，还是想说明季节性温度变化，GIF动画都能提供一种简洁而有力的表达方式。 安装 !...If the `~xarray.DataArray` contains a `dask.array.Array`, use `dgif` (delayed-GIF) instead.
我们有充分的理由证明Prometheus是一个日益流行的开源工具。开源工具可以为应用程序和服务器提供监视和警报。 Prometheus的强大优势在于监视服务器端指标，并将其存储为时间序列数据。...尽管Prometheus并不适合于应用程序性能管理，主动控制或用户体验监视（尽管GitHub扩展确实使Prometheus可以使用用户浏览器指标），但Prometheus作为监视系统的能力是很强的，并且能够通过联盟实现高可扩展性服务器的数量使...Prometheus可以通过使用代理在应用程序环境中执行通用代码来自动捕获标准指标。 它还可以通过检测来捕获自定义指标，将自定义代码放在受监视应用程序的源代码中。...，该名称遵循命名约定，以包括受监视数据主体的名称，逻辑类型和所使用的度量单位。...此图显示了实验的体系结构： 我们利用Prometheus的目标包括监视应用程序的更通用指标，例如吞吐量，以及由Kafka负载生成器（Kafka生产者），Kafka使用者和负责检测应用程序中任何异常的Cassandra
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。...在Dask中，一个DataFrame是一个大型且并行的DataFrame，由许多较小的 pandas DataFrames组成，沿索引拆分。...一个 Dask DataFrame 操作会触发所有 Pandas DataFrames 的操作。...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。...# 安装dask pip install dask # 导入dask dataframe import dask.dataframe as dd 原理、使用可参考这篇：安利一个Python大数据分析神器
功能 cfgrib 正在开发中，处于 Beta 版本的功能有： 支持 xarray 使用 engine="cfgrib" 读取 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，...使用 xarray 绘制 850hPa 温度场 自动过滤 cfgrib 提供 open_datasets() 函数用于自动选择合适的 filter_by_keys 并返回所有有效的 xarray.Dateset...高级特性 cfgrib 的 engine 支持 xarray 的所有只读特性，例如： 使用 xarray.open_mddataset() 将多个 GRIB 文件合并到一个单一的 dataset 使用...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。
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。...由于一些原因，xarray直接处理WRF模式结果一直是痛点： WRF输出的nc格式文件不是CF兼容的 wrf-python 需要和 netCDF4-python 和 xarray 接口交互 wrf-python...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。...为了充分利用 xarray 的强大功能，NCAR近期发起了名为 xwrf 的小项目。...，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。
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。...Dramatic improvements to the Dask experience in the cloud (and on HPC) 极大改善了云中Dask的使用。...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。...利用Dask+Xarray提供的生态为海洋、天气和气候提供更高级的分析能力。...尤其是Xarray作为Pangeo生态系统中的主要角色使我们更容易处理地球科学领域的多维标签数据。 最后，我们简单的讨论一下目前气象领域的数据获取和应用、技术工具和开源问题。
PyAOS(Python for Atmosphere and Ocean Science)是面向大气和海洋科学的Python社区，由Damien Irving博士创建维护，旨在为大气和海洋科学领域的科研人员提供相关的...PyAOS网站总结了大气和海洋科学领域所使用的Python工具，以及工作流，包括所涉及到的核心库、高级工具库等，比如 xarray、MetPy、Iris、eofs、PyART、pandas、Dask等。...(Deepak Cherian) Lightweight accessor for xarray objects that interprets CF attributes....It focuses on the time domain with custom functions for Xarray and Dask data. climate-indices (James...除了对上述工具的总结，PyAOS网站还推荐了一些大气和海洋科学领域的教程和书籍。 —END—
前言 希望修改grib中的变量，用作WRF中WPS前处理的初始场 python对grib文件处理的packages python中对于grib文件的处理方式主要有以下两种库： 1、pygrib 2、xarray...pygrib cfgrib安装 conda install -c conda-forge cfgrib pip install cfgrib cfgrib使用 >>> import xarray as...或者直接： import cfgrib ds = cfgrib.open_dataset('era5-levels-members.grib') 其他命令： 将多个grib文件的内容合并到单个数据集中：...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...： 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。
，旨在为大气和海洋科学领域的科研人员提供相关的Python资源。...PyAOS网站总结了大气和海洋科学领域所使用的Python工具，以及工作流，包括所涉及到的核心库、高级工具库等，比如 xarray、MetPy、Iris、eofs、PyART、pandas、Dask等。...(Deepak Cherian) Lightweight accessor for xarray objects that interprets CF attributes....It focuses on the time domain with custom functions for Xarray and Dask data. climate-indices (James...除了对上述工具的总结，PyAOS网站还推荐了一些大气和海洋科学领域的教程和书籍，感兴趣的可以点击 阅读原文 查看。
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。...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。...感兴趣的可以赶紧去安装使用了！ GitHub链接：https://github.com/miniufo/xgrads —END—
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...、multiprocessing、ThreadPoolExecutor、和joblib都是Python中用于实现并行计算和任务调度的库或模块，各有其特点和应用场景： Dask Dask 是一个灵活的并行计算库...joblib joblib 是一个轻量级的并行处理和内存缓存库，广泛应用于机器学习和科学计算中。...选择哪个库取决于具体的应用场景：对于大规模数据处理和分布式计算，Dask是一个好选择；对于CPU密集型任务，multiprocessing更合适；处理大量I/O操作时，ThreadPoolExecutor...In [1]: %%timeit import xarray as xr import dask.array as da import dask import glob import os from
这一点也是我比较看中的，因为Dask可以与Python数据处理和建模的库包兼容，沿用库包的API，这对于Python使用者来说学习成本是极低的。...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。 ?...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。...Pipeline的示例，其中应用了PCA和逻辑回归。...5、总结 以上就是Dask的简单介绍，Dask的功能是非常强大的，且说明文档也非常全，既有示例又有解释。感兴趣的朋友可以自行去官网或者GitHub学习，东哥下次分享使用Dask进行机器学习的一些实例。
计算环境的飞速发展，云计算和围绕Python构建的开源科学工具生态系统受下，Pythia应运而生，Pythia项目将提供一个公共的、可通过网络访问的培训资源，帮助地球科学家更有效地使用科学Python生态系统和云计算来理解大量的科学数据...Pythia项目是由NCAR、Unidata以及Albany大学共同维护，有两个主要资源供你使用，以开始学习如何使用Python和Python生态系统中的技术用于地球科学：Pythia基础书(Pythia...Python基础书 此部分提供了Python相关生态各模块的介绍，包括Jupyter、Cartopy、Xarray、Pandas、Matplotlib等，适合刚接触Python的学习。...Python资源库 此部分囊括了大量的Python教程，包括Unidata、Metpy、Xarray、Dask、Matplotlib、WRF-Python等，看下面常常的列表就知道有多少了～日常使用Python...所需要的工具几乎都有了，还有一些特定场景所使用的工具，可以找感兴趣的详细阅读。
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