——（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（pd）包中的 Series 函数能够创建一维数组，np.ones((10,))创建了一个一维的 10 个全为 1 的数列，其结果如下所示 np.ones((10,))创建结果 在 python...索引和数据 综上，对于 pd.Series 函数的理解可如下进行理解 pd.Series函数 若要将变量 series（pandas 类型）转为 xarray 类型只需在变量后加上.to_xarray...arr = series.to_xarray() arr 运行结果 由于只有一个变量，所以转换的结果是 xarray 中的DataArray类型。...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
xarray 基于 netCDF 数据模式，因此磁盘中的 netCDF文件和 Dataset 对象是对应的。 netCDF在大多数平台上都支持，因此科学程序语言几乎都支持解析 netCDF 文件。...但是在操作之前都会先将 DataArray 转换为 Dataset，从而保证数据的准确性。 一个数据集可以加载或写入netCDF 文件的特定组中。...写入编码数据 你也可以自定义 xarray 如何为 netCDF 文件中的每个数据集变量提供编码信息。encoding 参数接收包含编码信息的键值对字典。..._FillValue：当保存 xarray 对象到文件时，xarray 变量中的 Nan 会映射为此属性包含的值。这在转换具有缺省值的浮点数为整数时就显得非常重要了。...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。
近几年，python在气象领域的发展也越来越快，同时出现了很多用于处理气象数据的python包。比如和NCL中的 WRF_ARWUser库类似的 wrf-python模块。...如果指定值的话，那么从每个文件中提取变量时，指定值将应用于每个文件。在具有多个时刻的多个文件中，这样做可能是没有意义的，因为每个文件的第 n 个索引可能表示不同的时刻。...然而，在字典中所有的WRF文件都应包含相同的维度。结果是一个数组，最左侧的维度是字典中的键。同样允许使用嵌套字典。...对这三种绘图系统，当使用 xarray 时通过变量可直接确定地图对象，如果没有使用 xarray，可从 WRF 输出文件获取。 还包括直接从 xarray 切片中获取地理边界的函数。...# 从 netcdf 文件中获取地图对象 cart_proj = get_cartopy(wrfin=ncfile) # 从文件中获取地理边界，默认使用 XLAT, XLONG # 提供变量名，可以获取其栅格边界
所涉及Python库有 wget , matplotlib , numpy ,xarray , pytorch 等一系列在深度学习以及气象数据处理中经常使用的函数库，希望这篇文章能够对大家有所帮助。...1、CMIP数据 对于使用的CMIP数据，本文并没有使用论文中使用的CMIP5数据，而是使用CMIP6数据。 对于数据的下载，可以直接百度搜索CMIP6然后选择所需的Label下载即可。...、变量名、网格、版本、文件名。...我们根据上述规律，使用wget就可以很简单的下载数据了。 接下来是处理CMIP数据,为了统一语言，我使用python中的xarray来处理、merge文件。缺点是很慢，优点是易学。...下面的脚本中，merge nc文件的主要函数是concat,需要输入一系列网格相同的Dataarray，然后在time维度上进行统一。非常建议统一时间，以免后期出幺蛾子。
以下内容没有过多代码，对于很新的新手可能不是很友好，但如果你已经接触 xarray 一段时间，对其数据结构和常用函数有所了解，相信会对你有帮助的。...因为我主要接触的是nc格式，以nc数据为主： 在利用 xr.open_mfdataset 批量读取文件时，建议设置 engine=h5netcdf，比默认的 engine=netcdf4 要更快； 利用...； xr.save_mfdataset 可以进行nc文件的批量写入操作，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...zarr3 = (xr.concat([zarr1, zarr2], dim='time') .chunk({'time': 10, 'lon': 100, 'lat': 100})) 文件写入时为了防止文件太大...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
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。...ctl文件类似于NetCDF文件的头信息，包含了除了变量数据以外的所有维度、属性和变量的信息。 xgrads是为解析和读取GrADS常用的.ctl文件而设计的。目前，它可以解析各种.ctl文件。...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！...xarray.Dataset xgrads 提供了两个函数直接解析 .ctl 相关的二进制文件为 xarray.Dataset 对象，可处理单个文件或批量读取文件： 单文件 from xgrads import...，但此工具提供了和xarray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。
想如今气象数据netCDF(.nc)为盛，用者甚多，初学者见之仰天长啸，倘若再由Python经手，netCDF4-python，Iris，xarray，UV-CDAT选择众多，劳心伤神事小，逼出选择困难症事大...多番比对，选用xarray，解查安抚，化繁为简，最为称心。 说人话就是，经学前班大队长亲测利用Python中的xarray库处理nc数据非常方便。...安装 xarray的安装依旧推荐使用conda，还不会的小伙伴移步：一文教你解决Python所有安装配置 conda install xarray 在终端里输入如上命令，之后输入y，等待安装结束就好了...提取物理量 从文件中读取数据ds = xarray.open_dataset() 假如数据中含有一个名为var的物理量可以通过ds.var或ds[var]来获取 实例 此处使用的是ERA-Interim...中2018年的月数据，包含10米的径向风、纬向风和2米气温,在ECMWF注册过的都可以直接下载。
下面我就分享一下我在日常科研中为了解决这个问题而写的代码，供大家参考使用(代码很简单， 大家只需要把文件名、路径改成自己的就可以用了)。...因为一般WRF 默认输出文件的文件名后缀没有.nc，无法直接使用xarray进行读取，也就用不了concat函数。所以这里我们先给所有的输出文件批量添加后缀名".nc"。...#导入库 import numpy as np import xarray as xr import os from netCDF4 import Dataset #选择 notebook 所在文件夹...(也可自行指定文件路径) path = os.getcwd() #一般 WRF 默认输出文件的文件名后缀没有.nc，无法直接使用xarray进行读取，进而用不了concat函数 #这里我们批量修改文件名...这里用了concat函数，具体大家可以见从xarray走向netCDF处理(四)：合并与计算进行了解。
Unidata在2019年开始在netCDF-C中引入Zarr支持，并从4.8.0版本开始正式支持Zarr，命名为NCZarr。...Zarr和NetCDF格式效率对比 之前也大概了解过 Zarr，之所以要专门介绍 Zarr 是因为在处理数据的过程中，由于需要进行大文件读写操作，而使用 NetCDF 格式写入数据时速度很慢，并且为了避免对文件进行分割实现文件的并行读写...在初步尝试时，使用 Zarr 格式写入数据时比使用 xarray 写入 NetCDF 文件快了 2 倍（未进行数据压缩）。...后话 又是一篇没有什么代码的推送～ 看了一些机构的测试结果，总的来说，不管你是否需要上云，都可以使用 Zarr。...在大量文件读写方面我已经逐渐转向 Zarr 了，后续可能也会更新一些这方面的推送，毕竟目前xarray在文件并行读写方面Zarr的支持比netCDF要好一些。
以下文章来源于MeteoAI ，作者学前班大队长 想如今气象数据netCDF(.nc)为盛，用者甚多，初学者见之仰天长啸，倘若再由Python经手，netCDF4-python，Iris，xarray...多番比对，选用xarray，解查安抚，化繁为简，最为称心。 说人话就是，经学前班大队长亲测利用Python中的xarray库处理nc数据非常方便。...安装 xarray的安装依旧推荐使用conda，还不会的小伙伴移步：一文教你解决Python所有安装配置 conda install xarray 在终端里输入如上命令，之后输入y，等待安装结束就好了...提取物理量 从文件中读取数据ds = xarray.open_dataset() 假如数据中含有一个名为var的物理量可以通过ds.var或ds[var]来获取 实例 此处使用的是ERA-Interim...中2018年的月数据，包含10米的径向风、纬向风和2米气温,在ECMWF注册过的都可以直接下载。
这部分包含的时 wrf-python 模块中的API，如果wrf-python提供的函数不能满足你的需求，你也可以根据已有的API重新编写一个处理函数或是其它的诊断函数。...当然，大多数时候我们仅需要wrf-python已经提供的诊断函数和其它可调用函数，可能都不会使用到这些API。...用户API 方法 诊断 从WRF输出中返回基本诊断变量 插值 返回3D场插值到2D平面(指定垂直层)的值 坐标转换 返回经纬度坐标对应的X,Y坐标 网格去栅格 返回去栅格化后的变量，与NCL中的wrf_user_unstagger...函数效果相同 numpy 提取 返回 xarray.DataArray 实例中包含的 numpy.ndarray 数组 变量提取 从NetCDF文件或NetCDF文件对象序列中提取变量 辅助绘图 返回文件或是变量的地理边界...装饰器 算法装饰器 从封装函数输出进行单位转换的装饰器 元数据装饰器 为封装函数的输出设置元数据的装饰器 装饰器工具 确定文件中包含哪个变量的可调用类 类 可迭代封装器类 一个生成器和自定义可迭代类的封装类
二进制文件和文本数据 气象中的二进制文件是指利用ASCII及扩展ASCII字符编写的数据或程序指令的文件，一般没有格式，用文本编辑器打开只能看到无意义的乱码，需要特定的解码说明才能使用，例如气象雷达的数据...(Network Common Data Form) NetCDF数据是常用的气象和卫星数据存储的数据格式，结构形式包含维数、变量、属性和数据四个子域,公众号前几期有过利用python对netCDF...数据处理的介绍，有感兴趣的同学可以关注公众号查看历史精彩文章使用python处理NetCDF格式文件，这里介绍大家利用CDO如何处理netCDF格式的文件 CDO（Climate Data Operators...处理grib文件的常用工具包pygrib，Grib格式数据处理有详细介绍，gribapi也自带python接口，可以通过ECMWF提供的ecCodes或cgrib安装包进行安装使用。...###wgrib2命令行 wgrib2 -d 56 a.grb2 -netcdf a.nc ###将grib文件转位nc文件 wgrib2 a.grb2 -d 1 -s -lon 249 39 -lon
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。...可视化实例 目前这个库正处于试验开发阶段，可以直接通过如下命令安装: python -m pip install git+https://github.com/NCAR/xwrf.git 在官方说明以及示例中可以看到...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=0, west_east
这部分通常都是使用WPS提供的NCL脚本来完成，但这里我们使用Python来实现。不需要从零编写脚本，只需要通过 pip install salem 安装 salem 即可。...由于WRF模式的输出并不完全兼容NetCDF格式的CF标准，所以无法直接利用 xarray 的很多函数。这里同样需要用到 salem 来进行转换。...这是因为在提取站点信息时，.sel这些函数接受的参数应该是 DataArray 对象。 投影转换 一般情况下是不需要进行投影转换的，除非在需要和其它投影的数据进行对比分析。...这里也可以使用 xarray 自带的插值方法进行插值，或者使用 salem 提供的函数进行插值，比如 .wrf_zlevel 进行垂直插值： ds.isel(time=1).salem.wrf_zlevel...wrf-python丰富，尤其是一些诊断变量和绘图的功能，但是目前wrf-python还没有提供 xarray 的兼容接口，很难利用其 xarray 很多便利的函数。
Dataset xarray.Dataset 是和 DataFrame 相同的多维数组。这是一个维度对齐的标签数组(DataArray)的类字典容器。它用来展示NetCDF文件格式的数据。...参见 和Pandas一起使用 Dataset 内容 Dataset 使用了 python 的字典接口，而通过 DataArray 提供值： # 判断变量是否包含在 Dataset 中 >> 'temperature...虽然 xarray 不会强制限制属性设置，但是如果使用的不是 字符串，数字或 numpy.ndarray 对象，那么在序列化某些文件格式时仍可能会失败。...使用 copy 方法可以复制 Dataset，但是执行的是浅复制操作。就是说数组仍然存储在相同的 numpy.ndarray 对象中。...使用 xarray 创建新数据集不会造成性能损失，即使是从文件中加载。创建新对象代替那些存在的”变异“变量，对于理解代码来说是有利的。
1、问题背景问题:需要将 netCDF 文件的数据导出到 *.csv 文件，但希望在不使用循环的情况下完成。目前使用的代码存在性能和代码可读性问题，因为使用了三重循环。...2、解决方案方法:为了解决上述问题，可以使用 xarray 库来将 netCDF 文件中的数据转换为表格格式，然后使用 csv 库将表格格式的数据导出到 *.csv 文件。...使用 data_to_table() 函数将 netCDF 文件中的数据转换为表格格式。使用 export_to_csv() 函数将表格格式的数据导出到 *.csv 文件。...export_to_csv(dataset, 'var_name', 'path/to/csv_file.csv')优点:性能优化：使用 xarray 库可以有效地将 netCDF 文件中的数据转换为表格格式...代码可读性增强：使用 xarray 库可以简化代码，使其更加易于阅读和维护。局限性:如果 netCDF 文件中的数据量非常大，则可能需要对代码进行进一步优化以提高导出数据的速度。
这个琐碎的指南是关于在 Python 中跨多个文件使用全局变量。但是在进入主题之前，让我们简单地看看全局变量和它们在多个文件中的用途。...Python 中的全局变量全局变量是不属于函数范围的变量，可以在整个程序中使用。这表明全局变量也可以在函数体内部或外部使用。...跨多个文件使用全局变量如果我们的程序使用多个文件，并且这些文件需要更新变量，那么我们应该像这样用global 关键字来声明变量：global x = "My global var"考虑一个例子，我们必须处理多个...Python代码文件和一个学生名单的全局变量。...之后，当我们打印列表索引时，我们得到了以下输出：图片因此，我们可以使用global 关键字来定义一个 Python 文件中的全局变量，以便在其他文件中使用。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
