---- 1、前言 文章解答以下疑问： 第一：如何在多CMIP6文件的场景下避免内存泄漏。...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。...按照chunk参数指定的500MB的大小，dask并非将7个nc文件的数据一次性读取到系统内存中，而是遵从一块一块数据读取的原则。
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。...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。...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。
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。...当用卫星数据出图时，我们还要考虑是否符合审美需求。...: https://xarray.pydata.org/en/stable/generated/xarray.DataArray.html#xarray.DataArray [8] dask.array.Array...: https://docs.dask.org/en/latest/array-api.html#dask.array.Array [9] Migrating to xarray and dask: https
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...注意在使用的时候想清楚要实现的效果。 刚好最近处理数据也要用到 mask，这里顺带提一下。...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。
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，...以在打开时保存全文件扫描 处于 Alpha 的功能有： 安装 cfgrib 实用程序，该程序可以将 GRIB 文件转换为 to_netcdf，并可以选择将其转换为特定的坐标数据模型 支持将精心设计的 xarray.Dataset...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。...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。
更为重要的一点是：当你改变数据集的值时，如果只是改变了内存中 xarray，那么源文件是不会被改变的。 技巧： xarray 对服务器或本地磁盘文件的延迟加载并不总是有利的。...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。...使用 PyNIO 处理 xarray 可以处理 PyNIO 支持的所有格式文件，只需要在使用 open_dateset 方法时指定 engine 参数为 'pynio' 即可。...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...首先，没有关闭文件，当加载很多文件时就会失败；其次，假设读去文件中的所有数据，会填满内存。
节约资源：Dask.array只在需要时执行计算，避免了一次性加载整个数组到内存中，节约了内存和计算资源。...((1000000, 1000000)) # 尝试执行数组计算，可能导致内存溢出 result = data * 2 在这个例子中，由于Numpy将整个数组加载到内存中，可能会导致内存溢出的问题。...8.3 内存管理和避免内存泄漏 在处理大规模数据时，内存管理是一项重要的任务。过度使用内存可能导致内存溢出，而不充分利用内存可能导致计算效率低下。...此外，我们还可以使用da.persist函数来将计算结果保存在内存中，避免重复计算。...，并将结果保存在内存中 result = arr.sum() result.persist() 在这个例子中，我们使用da.persist函数将数组的和保存在内存中，从而避免重复计算。
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。...# 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...Polars Polars是使用 Apache Arrow Columnar Format 作为内存模型在 Rust 中实现的速度极快的 DataFrames 库。...对于大数据集而言，只要磁盘空间可以装下数据集，使用Vaex就可以对其进行分析，解决内存不足的问题。 它的各种功能函数也都封装为类 Pandas 的 API，几乎没有学习成本。
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...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。...joblib的一个重要特点是它的智能缓存机制，可以避免重复计算，加速训练过程。 特长与区别： 特长：针对数值计算优化，高效的内存缓存，易于在数据科学和机器学习中集成。...In [1]: %%timeit import xarray as xr import dask.array as da import dask import glob import os from...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
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。...先给大家看一下新增的可视化预览图： 可视化课程新增Xarray绘图样例 话不多说，直接给大家介绍一下这个工具，如下： Xarray 是一个基于Python的开源工具包，用于在多维标记数组上进行标签化数据分析...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。...注重细节和清晰性: 细节决定成败，确保图表的字体清晰、线条精细、标签明了，避免视觉混乱。 遵循学术规范: 遵循学术期刊或机构对图表的规定和要求，包括字体大小、图表标题、坐标轴标签等。
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。...原生云的方式可以避免数据下载，而是使用按需扩展计算直接处理大量基于云的数据集。原生云有潜力改变科学研究，使科学家更多产、更有创造力和更灵活。
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...]方法或者对 xarray 对象使用to_pandas[6]方法进行转换。...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。...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。Xarray 的 Zarr 后端允许 Xarray 利用这些功能。...” 读取 zarr 文件 xr.open_zarr("ds1.zarr", chunks=None) 将 chunks（分块）参数设置为 None 可以避免 dask 数组（在后面的章节中会详细介绍）
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', engine='cfgrib...特别是在保存为新的grib文件时，总是报错。...下面主要介绍第二种方式，使用pygrib读取grib文件 pygrib使用 首先介绍一些基本的命令 pygrib提供了两种读取grib文件的命令（仅我所了解），分别是： 1pygrib.open() data...： 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。...：https://distributed.dask.org/en/stable/ pygrib：https://jswhit.github.io/pygrib/installing.html
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。 ?...3、Dask安装 可以使用 conda 或者 pip，或从源代码安装dask 。...git clone https://github.com/dask/dask.git cd dask python -m pip install . 4、Dask如何使用？...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。
读者在使用ArcGIS软件完成前两步时未遇到明显问题，但在执行第三步时遇到了性能瓶颈，即使用ArcGIS和GeoPandas进行空间连接操作时系统会卡死。...如果在使用dask-geopandas时遇到错误，可能是由于多种原因导致的，包括但不限于代码问题、内存管理、任务调度等。 为了更好地诊断问题，需要检查错误消息的具体内容。...这个过程中，原始数据会完全加载到内存中，这可能是导致内存溢出的原因之一。...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...这样可以避免在每个分区上重复昂贵的CRS转换操作。 调整npartitions npartitions的选择对性能和内存使用有重大影响。太少的分区可能会导致单个分区过大，而太多的分区则会增加调度开销。
我们前提假设你在用python进行数据分析时主要使用的是Numpy和pandas库，并且数据本身是存储在一般的硬盘里的。那么在这种情况下进行分析数据时可不可以尽量减少对内存的依赖呢？...假如你对Numpy和pandas具有一定的熟悉程度，那么当使用这个库时，完全不必考虑学习难度了，因为其调用语法基本上和Numpy以及pandas内部是一样的，可以说是无缝兼容了。...有一点需要注意的是，你对raw的操作都不会真正的运算下去，只会继续添加计划，至于当我们使用compute()函数时它才会真正开始运算，并返回pandas.DataFrame格式的对象。...，此时可以观察内存使用量，一定不会溢出的，而且CPU会满载全速运算，这一点在处理大数据时真的非常使用。...如果你在处理大数据时遇到MemoryError，提示内存不足时，强烈建议试试dask。一个高效率并行的运算库。
数组甚至可以使用其他数组进行索引(c)。只要有可能，检索子数组的索引就会返回原始数组的“视图”，以便在两个数组之间共享数据。这提供了一种在限制内存使用的同时对阵列数据子集进行操作的强大方式。...当使用索引数组对数组进行索引时，也可以应用广播(c)。 2.5缩减 其他函数，如sum、mean和maximum，执行逐个元素的“缩减”，跨单个数组的一个、多个或所有轴聚合结果。...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。...每次用户决定尝试一项新技术时，他们都必须更改import语句，并确保新的库实现了他们当前使用的NumPy API的所有部分。...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。
Python在气象与海洋领域的应用愈发广泛，特别是其拥有众多的第三方库避免了重复造轮子，使得开发速度较快。...Anaconda通过管理工具包、开发环境以及Python版本，大大简化了你的工作流程，不仅可以方便地安装、更新、卸载工具包，而且安装时能自动安装相应的依赖包，特别是还可以使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目...之前的文章介绍了在Linux系统构建Anaconda的工作环境构建适合大气与海洋应用的Anaconda环境，但是许多人并不使用Linux系统，本篇介绍如何在window系统搭建适合大气海洋应用的Anaconda...namelist-python #conda安装有问题 conda install -c conda-forge wrf-python -y conda install netcdf4 -y conda install xarray...-y conda install dask -y ### 绘图 conda install matplotlib -y conda install -c conda-forge cartopy
Python Pandas 高级教程：性能优化技巧 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。...使用向量化操作 Pandas 提供了许多向量化操作，可以显著提高代码的执行速度。避免使用循环，而是使用 Pandas 的内置函数进行操作。...使用合并操作替代迭代 避免使用迭代来修改 DataFrame，而是使用合并操作。...使用内存映射文件 对于大型数据集，可以使用内存映射文件来降低内存消耗。...使用 Dask 进行并行处理 Dask 是一个用于并行计算的库，可以与 Pandas 配合使用，加速处理大型数据集的操作。
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