netCDF 推荐使用 netCDF 存储 xarray 数据结构。netCDF是源于地理科学的自描述二进制数据格式。...使用 to_netcdf 方法可以存储 Dataset 到磁盘中： >> ds.to_netcdf('save.nc') 默认存储为 netCDF4 格式。...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。...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
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。...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。.../folder/*.ctl') # print all the info in ctl file print(dset) 转换 grads 数据集为 netCDF 数据集 提供了数据格式的一键转换功能...，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。
WRF模式前处理 WRF模式后处理 数据提取 投影转换 插值 可视化 本文除了xarray之外，主要使用了 salem 和 xesmf 这两个库，salem 主要是进行前处理和部分后处理操作，xesmf...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。...这里就数据提取、投影转换、插值和可视化几个部分说一下。 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。...所以这里读取数据的时候需要先用 netCDF4 读取，然后 salem 进行转换。...数据提取 数据提取和之前说的类似，主要是利用 .sel 和 .isel 等函数。这里还是以提取站点数据为例，强调一个数据提取需要注意的问题。
例如转换 pandas[1] 类型数据为 xarray 类型或者读取一些数据文件，如NetCDF[2]文件或zarr[3]文件。...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...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。...文件的后缀为.nc。Xarray 基于 netCDF 数据模型，因此磁盘上的 netCDF 文件直接对应于数据集对象。...接下来首先创建一些数据集，并使用to_netcdf将数据写入硬盘 ds1 = xr.Dataset( data_vars={ "a": (("x", "y"), np.random.randn
使用过WRF的人都知道，它的模拟结果是按照我们指定的时间间隔和模拟时间段依次输出的。但在处理数据的时候呢，比如想画一个时间趋势图之类的时候，挨个读取数据非常繁琐。...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。
# dataset.attrs['projection'] = str(dataset.attrs['projection']) # # 保存数据集为NetCDF文件 dataset.to_netcdf...使用适用于 wrf-python 的 xarray 数据结构。将投影对象转换为字符串以便作为 NetCDF 属性使用。..., mode='w', format='NETCDF4', group=None, encoding=None): """将 xarray 写入 NetCDF 格式的输出文件 使用适用于...将投影对象转换为字符串，以便可以将其作为 NetCDF 属性使用 :param xarray_array: xarray.DataArray :param mode: 文件打开模式，默认为...[var] = var_data print(dataset) # 保存数据集为 NetCDF 文件 dataset.to_netcdf('output.nc') print('End the program
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。
前言 1.使用os库循环读取文件夹下的wrf数据，并用nc库的dataset读取,可使用wrf_list = [Dataset(f) for f in wrf_files] ，wrf_files是os...读取形成的文件列表 2.使用wrfpython的getvar读取多个wrf文件的RAINC，RAINNC，RAINSH，利用cat将多时次数据合并 例如，RAINC = getvar(wrf_list,...# 导入数据读取模块 import numpy as np import pandas as pd from netCDF4 import Dataset import xarray as xr #...为了代码不繁琐直接利用xarray的plot作图，更多细致的作图敬请自己实现，以下示例小时降水量的组图绘制 此处使用了xarray的data.diff计算每小时的降水量 wrfout中的降水变量都是累计降水量...#小练习：绘制小时降雨量与累积降雨量（用组图形式展示） import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from netCDF4
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。...('rasm', chunks={'time': 12}) 此数据集为xarray官方提供的示例数据。...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。...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。
前言 博主在早期对meteva的使用写了一个笔记，就是meteva，这可能是气象萌新最需要的python库 在使用中发现它不能对有兰伯特投影的wrfout数据直接绘图，所以使用了其他库进行重新网格插值再绘图...导入库与读取数据 In [23]: import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt #由于meteva函数调用的是宋体，当前镜像的matplotlib...高度层绘制 按照官方的思路，我们对高度层的混合比数据进行绘制 In [28]: from netCDF4 import Dataset import numpy as np import pandas...# 定义需要插值的目标气压值，这里为500hPa target_plev = 500.0 # in hPa # 获取模型中的气压数据，这是进行插值所必需的 pressure = getvar(ncfile...QVAPOR作为湿度数据 }) print(sta1.head()) # 打印DataFrame的前几行以检查结果 # 关闭NetCDF文件 ncfile.close() level
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。...多种数据格式支持：Xarray支持多种常见的数据格式，如NetCDF、HDF5等，方便数据的读取和写入。...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。...绘图功能： Xarray提供了丰富的绘图功能，可以满足不同类型数据的可视化需求，例如绘制二维和三维数据的线图、散点图、等值线图、色彩地图等。...可视化案例 从月平均值时间序列计算季节平均值 多子图绘制 多维度数据绘制 更多案例可参考：Xarray官网[1]。
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...懒人模式的一种，一般来说，xarray非必要的情况下不会计算，但是绘图或者写入netCDF文件则会发生计算操作。...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。
有用的是这里显示的地球不仅仅是一个图像; 它是一个功能齐全的 Matplotlib 轴域，它可以理解球面坐标，这使我们可以轻松地在地图上绘制数据！...在这里，我们将再次创建此绘图，但使用 Basemap 将数据放在上下文中。...创建颜色条和图例 plt.colorbar(label=r'$\log_{10}({\rm population})$') plt.clim(3, 7) # 使用虚拟的点生成图例 for a in [...gunzip gistemp250.nc.gz 数据采用NetCDF格式，可以通过netCDF4库在 Python 中读取。...我们将看看北美，并在背景中使用阴影浮雕地图。请注意，对于此数据，我们专门选择了一个离散颜色表，其中零处为中性色，负值和正值为两个对比色。
p = getvar(ncfile, "P") 关闭 xarray 和 metadata 有时候你只需要返回常规的 numpy 数组，而不关心元数据。通过以下两种方式可以禁用元数据。...完全禁用 xarray 设置 meta 参数为 False # 方法a disable_xarray() p_no_meta = getvar(ncfile, "P") print (type(p_no_meta...因为 xarray 会将缺失值填充为 NaN，当用于编译扩展时会出错。还有就是一些程序可能可以用于 numpy.ma.MaskedArray，但含有 NaN 的numpy数组可能并不能工作。...当使用经纬度坐标时，需要提供 netCDF文件对象或是wrf.WrfProj 对象。...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。
*注：封面图片均为ai生成 前言 需求：大家看到诸多文献使用卫星云图作为天气形势系统介绍时想必也想自己也为文章中加一张，那么卫星云图如何叠加降水图呢 面向群体：需要使用卫星云图进行天气学分析或天气系统阐释的小伙伴...这样可以增加整个图像的对比度,使颜色更加饱和丰富 为什么修改单位km为m 图投影坐标系一般使用的是米为单位。直接拿千米单位的影像坐标去绘制地图,会造成非常严重的坐标错位。...为什么使用pcolorfast 对于绘制地图影像,pcolorfast能够提供更快速和直接的解决方案。它适合直接可视化大规模的不规则网格数据,比如常见的卫星影像等。...),dpi=200) ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=projection) lat =pr.g0_lat_0 lon =pr.g0_lon_1 # 绘制地理数据...layout='constrained', subplot_kw=dict(projection=map_proj) ) lat =pr.g0_lat_0 lon =pr.g0_lon_1 # 绘制降水数据
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。...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。...对于保存nc文件，需要使用**TosAD = xr.Dataset({"TosA": TosAInterped})来将Dataarray转化为Dataset,然后使用TosAD.to_netcdf("..../ersstv5D") print(file) 同样的，我们使用xarray来merge下载的多个nc文件，并且保存。
xarray (之前的 xray) 是一个开源的python库。通过提供 pandas 的核心数据结构N维变形功能，从而将 pandas 的标签数据功能应用到物理科学领域。...主要是想提供一个类似pandas并且能与pandas兼容的工具包来进行多维数组(而不是pandas 所擅长的表格数据)分析。采用的是地球科学领域广泛使用的自描述数据通用数据模型实现上述功能。...data.dims Out[9]: ('x', 'y') In [10]: data.coords Out[10]: Coordinates: * x (x) <U1 'a' 'b' # 可以使用字典存储元数据...DataSet 变量为 DataArray 对象： In [37]: ds['foo'] Out[37]: array([...NetCDF 使用 to_netcdf，open_dataset 和 open_dataarray 方法可以直接读取及写 xarray 对象。
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...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...数据结构图示 数据类型的使用 读取数据: xarray.open_dataset()读取Dataset类型数据，即能读取多个物理量。...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..._2018.nc') # ds的类型为Dataset，里面包含u10，v10，t2m三个物理量，每个物理量都有经度、纬度、时间三个坐标系 >>>ds Dimensions
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...这里给上代码吧：注意 ds 的坐标一定要有 time维度，名称不一定是 time，但一定要有时间格式的坐标才行。...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。
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