具有无量纲坐标的Xarray plot.line
Xarray是一个用于处理多维数组数据的Python库，它提供了一种方便的方式来操作、分析和可视化科学数据。plot.line是Xarray库中的一个函数，用于绘制折线图。
具有无量纲坐标的Xarray plot.line是指在绘制折线图时，横坐标不是具有具体数值的量，而是无量纲的坐标。这种情况通常出现在时间序列数据中，例如气象数据、股票价格等。
优势：
- 可视化能力强大：Xarray plot.line提供了丰富的参数和选项，可以自定义折线图的样式、颜色、标签等，使得数据的可视化更加直观和易于理解。
- 多维数据处理：Xarray库支持处理多维数组数据，plot.line函数可以处理包含多个维度的数据，例如时间、空间、变量等，能够绘制出多条折线图，展示不同维度之间的关系。
- 灵活性和易用性：Xarray库具有简洁的API和丰富的功能，使得数据处理和可视化变得简单和高效。
应用场景：
- 气象数据分析：通过plot.line函数可以绘制气象数据的时间序列折线图，展示气温、湿度、降水量等变量的变化趋势。
- 股票价格分析：使用plot.line函数可以绘制股票价格的时间序列折线图，观察股价的波动情况，辅助投资决策。
- 科学实验数据可视化：对于多维科学实验数据，可以使用plot.line函数绘制不同变量随时间或其他维度的变化情况，帮助科学家分析实验结果。
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相关·内容
我希望使用无量纲坐标而不是量纲坐标绘制一系列的线状图。
这在pcolormesh中是可能的：
import xarray as xr
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Setup data array, from http://xarray.pydata.org/en/stable/plotting.html#multidimensional-coordinates
lon, lat = np.meshgrid(np.linspace(-20, 20, 5),
np.lin
浏览 10提问于2018-08-31得票数 3
2回答
试图绘制一个变量，为所有现有坐标绘制成单行图。让我们假设一个简单的数据示例集：
import numpy as np
import pandas as pd
import xarray as xr
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(0)
temperature = 15 + 8 * np.random.randn(2, 2, 20)
precipitation = 10 * np.random.rand(2, 2, 20)
coord1 = [0, 1]
coord2 = [2, 3]
time = pd.date_ran
浏览 3提问于2022-02-02得票数 0
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当对不同的数据数组进行操作时，xarray非常有用，可以确保操作发生在具有相同坐标的值上。这通常是可取的，但有时我希望显式地对具有不同坐标的值进行操作。这将导致空DataArray。
In [275]: ds = xarray.DataArray(random.random(size=10), {"a": arange(10)}, dims=["a"])
In [274]: ds.sel(a=slice(5, None)) - ds.sel(a=slice(0, 4))
Out[274]:
<xarray.DataArray (a: 0)>
ar
浏览 3提问于2017-02-22得票数 0
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1回答
我无法修改用xarray绘图函数生成的数据集的绘图图例。下面的代码返回No handles with labels found to put in legend.
import xarray as xr
import matplotlib.pyplot as plt
air = xr.tutorial.open_dataset("air_temperature").air
air.isel(lon=10, lat=[19, 21, 22]).plot.line(x="time", add_legend=True)
plt.legend(loc='ce
浏览 8提问于2022-02-01得票数 0
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1回答
我在python中使用xarray绘制一个DataArray，其中包含几个面板，每个面板都画出几行(色调)。默认情况下，图例的位置设置在面板的右侧。我正在设法把它移到面板的顶部或底部。
我在plot.pcolormesh中这样做是没有问题的，因为参数cbar_kwargs={‘取向’：‘水平’}工作得很好，但是它是否与plot.line()有类似之处？我看过文档，却找不到任何关于这方面的东西。
例如，这是我使用的代码(非常简单)：
p = dataArray.plot.line(
y="z",
hue="source",
col="
浏览 0提问于2021-06-08得票数 0
我正在尝试对一些netCDF数据进行切片以进行气候预测，但在选择经度和纬度值时遇到了一些问题。 下面是数据集的外观。 In [49]: dataSet
Out[49]:
<xarray.Dataset>
Dimensions: (bnds: 2, time: 60, x: 253, y: 167)
Coordinates:
* time (time) object 2016-01-16 12:00:00 ... 2020-12-16 12:00:00
lon (y, x) float64 ...
lat (y,
浏览 89提问于2020-03-22得票数 2
1回答
我试图从NetCDF文件中绘制一周的时间序列数据，并遇到一些问题。
我使用以下软件包：
import netCDF4
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import xarray as xr
import dask
首先，我导入两个.nc文件：
ds1 = xr.open_dataset('ERA5_forecast_100V_247_2008.nc')
ds2 = xr.open_dataset('ERA5_analysis_100V_247_2008.nc')
然后使用xarray
浏览 0提问于2018-07-13得票数 1
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1回答
我有一个通过xarray绘制成FacetGrid的二维时间序列。
p = gmt.plot.line(x='time', add_legend=False, alpha = 0.1, color = ('k'), ylim = (-1, 1.2), col='MCrun', col_wrap = 5)
我想在顶部添加另一个具有相同轴线和尺寸的线条图。对于单个成员来说，这很简单：
gmt.isel(MCrun=0).plot.line(x='time', add_legend=False, alpha = 0.1, color
浏览 5提问于2020-06-05得票数 1
当我将xr.ones_like的结果分配给Dataset变量时，我丢失了分配给坐标的一些数据：
import xarray as xr
import numpy as np
A, B, C = 2, 3, 4
ds = xr.Dataset()
ds.coords['source'] = (['a', 'b', 'c'], np.random.random((A, B, C)))
ds.coords['unrelated'] = (['a', 'c'], np.random.ra
浏览 0提问于2018-04-20得票数 0
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2回答
我有一个在一维上有多个坐标的xarray。在下面的示例中，沿着尺寸dim1定义坐标a和b。如何使用沿相同维度定义的两个坐标进行groupby？与不同的是，我不是在尝试沿着不同的维度进行分组，而是在一个维度上进行分组。
import xarray as xr
d = xr.DataArray([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]],
coords={
'a': ('dim1',['A', 'A', 'B', 'B']),
浏览 16提问于2020-02-25得票数 2
我尝试使用xarray读写netCDF文件。
原始文件：
netcdf test {
dimensions:
TIME = 1 ;
variables:
double TIME(TIME) ;
char VHM0_DM(TIME) ;
data:
TIME = 25625;
VHM0_DM =
"D";
}
Python代码：
import xarray as xr
ds = xr.open_dataset("test.nc")
ds.to_netcdf("test-write.nc"
浏览 3提问于2021-08-03得票数 0
1回答
我目前有一个很大的2-d pandas时间序列值(1年或更长时间)的数据帧，我想将其重新映射到3-d xarray。pandas数据帧具有对应于另一个引用数据帧中的(经度，经度)坐标的column_id。
在xarray中有什么固有的功能可以实现这一点吗？
浏览 25提问于2019-07-31得票数 0
1回答
我想定期创建pdf与我感兴趣的股票和每个股票的相关图表。
目前，我对每个技术指标(价格、移动平均线、指数移动平均线等)都有一个数据框架。并希望为每个时间序列绘制来自每个数据帧的相关信息。
到目前为止，我已经使用bokeh，我能够绘制我想要的，但对于每个自动收报机单独…
我的代码是这样的：
# Import dataframes from import_data.py
prices = pd.read_pickle('prices.pkl')
date = prices.index
# price 20, 50, 80 MA
ma20 = pd.rolling_mean(pric
浏览 1提问于2017-11-07得票数 0
我使用xarray.open_mfdataset()打开和组合8个netcdf文件(来自不同设置的模型模拟输出)，而不将它们加载到内存中。如果我指定concat_dim='run_number'，它会将run_number添加为没有坐标的维度，并将其填充为0到7之间的值，这是很好的。
现在的问题是，我不知道哪个run_number属于哪个模拟。原始netcdf的所有属性都有帮助我区分它们的属性，例如identifyer=1、identifyer=2等，但是即使我指定了concat_dim='identifyer' (可能因为有许多属性？)，xarray也无法识别
浏览 3提问于2017-03-03得票数 1
回答已采纳
我有两个长度不等的矩阵。每个矩阵在一列中包含坐标，在第二列中包含与这些坐标相关联的值。
在这两种情况下，坐标的范围是相似的，但是，坐标并不完全相同。
我想找出第一个和第二个矩阵的值之间的增量。如何克服不同坐标的问题？
浏览 1提问于2013-05-28得票数 0
回答已采纳
1回答
如果这是一个非常基本的问题，我很抱歉，但我想确保我的回答是正确的。我有一些时间序列数据，它们似乎符合泊松过程的特征。这些数据来自一个模拟过程，在这个过程中，我可以监控一段时间内的事件，并从中确定等待时间(即事件之间的时间)。 等待时间存储在一个数组waittime中，我计算平均等待时间 mean=numpy.mean(waittimes) 然后我计算一个以平均值为系数的指数。 samples = numpy.random.exponential(mean,size=10000) 最后，我使用以下代码来计算“经验”累积分布函数(ecdf)。 def ecdf(data):
浏览 14提问于2021-05-06得票数 1
这个错误似乎发生在for循环的开头，下面是代码
Sub constructContractScurves(contractCollection As Collection)
Dim xArray() As Variant
Dim yArray() As Variant
Dim ans As Boolean
Dim contract As CContract
For Each contract In contractCollection
xArray = constructXarray(contract.numMonths)
浏览 4提问于2016-01-06得票数 0
在使用DataFrame方法plot.line()和plot.scatter()时，“线”图和“散点图”有什么不同
显然有一些表面上的不同，比如默认情况下线条图是连接的，但您可以使用linestyle='none'将其关闭。
浏览 4提问于2019-07-13得票数 0
1回答
我有一个17 GRIB的GRIB文件，其中包含2020年每小时的温度()数据。数据集的维度是longitude、latitude和time。
我的目标是计算全年数据中每个坐标的最高温度(lon，lat)。我可以使用Xarray很好地加载文件，尽管它需要4到5分钟：
import xarray as xr
xarray_dataset = xr.open_dataset('cds/2020_hourly_t2m.grib', engine='cfgrib')
但是，调用会导致Google会话崩溃。这可能是因为它需要比可用内存更多的内存。
因此，我可能需要使用Das
浏览 2提问于2022-01-02得票数 2
回答已采纳
我有两个ncdf文件，一个包含lat/lon坐标，另一个包含实际数据。坐标阵列的每个单元格分别包含有关lat和lon的信息。我试图获得一个合并的数据集(以便能够使用它)，我也想对其进行子集。因此，我使用xarray.open_dataset()打开两个数据集，将它们转换为熊猫数据，并将数据列附加到具有坐标的dataframe中。之后，我使用.between()创建子集。我还将lat/lon设置为.set_index()的新索引。到目前一切尚好。下一步是将dataframe转换回xarray，然后将合并的数据集写回ncdf，但是当我使用.to_xarray()进行xarray转换时，会得到以下错
浏览 3提问于2021-10-27得票数 0
1回答
我目前正在使用Python模块rioxarray根据特定的几何图形来裁剪一个Xarray数据集，以生成一个纬度/经度坐标网格。我的数据如下： obs_dataset_full
xarray.Dataset
Dimensions:
Lat: 451 Lon: 350 lat: 450 lon: 350
Coordinates:
Lon
(Lon)
int64
0 1 2 3 4 5 ... 345 346 347 348 349
Lat
(Lat)
int64
0 1 2 3 4 5 ... 446 447 448 449 450
Longitude
(lon)
float64
-105
浏览 76提问于2020-06-10得票数 0
我有一个跨越几年的每日数据集的DataArray对象。它有一个变量和三个维度，分别名为latitude、longitude和time (每日)。时间坐标类似于time (time) datetime64[ns] 2016-01-01 2016-01-02 ... 2018-12-31 我想通过DataArray的groupby函数按年和月的组合对数据进行分组。但是下面的代码只给出了int64中的时间坐标，即1，2，3，...，12。 da_groupby_monthly = da.groupby('time.month').sum('time')
浏览 259提问于2019-02-20得票数 2
回答已采纳
亲爱的，我需要创建一个xarray.datarray，其维度的名称与坐标的名称相等，但是，我没有成功。以下是复制的代码：
import numpy as np
import xarray as xr
data = [[23, 22, 21],
[22, 20, 24]]
x, y = np.meshgrid([-45, -44, -43], [-21, -20])
t2m = xr.DataArray(data=data,
dims=["lon", "lat"],
c
浏览 2提问于2021-09-20得票数 1
回答已采纳
我无法理解返回这个HTML示例中的特定元素的语法。
<div class="calibre" id="calibre_link-0">
<div class="book" title="Chapter 11. Web Scraping">
<div class="titlepage">
<div class="book">
<div class="book&#
浏览 3提问于2019-10-15得票数 4
回答已采纳
1回答
如何在X射线中降维？
、、、
我很难在xarray中删除整个坐标/维度。我尝试过drop_dims、drop_vars等，但是始终存在错误。
如何在x中完全删除ds坐标/维度
data = np.random.randn(2, 3)
labels = ['a', 'b', 'c']
ds = xr.Dataset({'A': (['x', 'y'], data), 'y': labels})
print(ds)
<xarray.Dataset>
Dimensions: (x: 2, y: 3)
浏览 10提问于2021-12-12得票数 1
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我需要把一个DataArray乘以一个代价。在操作之前，我的DataArray如下所示：
<xarray.DataArray (band: 1, y: 7961, x: 7851)>
[62501811 values with dtype=uint16]
Coordinates:
* band (band) int64 1
* x (x) float64 2.28e+05 2.28e+05 2.281e+05 ... 4.635e+05 4.635e+05
* y (y) float64 4.585e+06 4
浏览 1提问于2022-06-21得票数 0
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目标：在一个图形中执行几次单击，包含一个图像显示并保存“单击”点的坐标，以便用于进一步的操作。
注释：，我知道getpts/ginput函数，但是我想不使用它们来执行它们。这有可能使用ButtonDownFcn吗？(请参阅以下代码)
function testClicks
img = ones(300); % image to display
h = imshow(img,'Parent',gca);
set(h,'ButtonDownFcn',{@ax_bdfcn});
function ax_bdfcn(varargin)
a = get(gca,&#
浏览 3提问于2013-03-04得票数 2
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我有一个xarray.Datastruct，带有属性long_name、单元和范围的坐标。我想更改其中一个坐标的值(让我们称之为coordA)，但保留属性。
我尝试过my_struct.assign_coords(coordA = new_values)，它确实改变了值，但也从coordA中删除了所有属性。
浏览 1提问于2020-11-08得票数 1
我有一个数据集(x，y，dy)，其中dy是y的测量误差(即y +/- dy)。我想通过使用dy作为权重来使用scipy curve_fit来拟合函数func。我需要使用curve_fit(func，x，y，sigma=dy)吗？我也使用sigma=1/dy**2找到了一些答案。那么，我应该使用哪一个呢？谢谢!
浏览 1提问于2019-01-18得票数 2
我有一个包含旧数据的数据集(orig)和一个新生成的数据集，该数据集包含我想要在具有匹配坐标的旧数据集中替换的新值子集( replace )。
我已经尝试了concat、merge、update和combine_first的各种组合，但到目前为止还无法实现目标。请注意，我不能只迭代替换和索引到orig，因为在现实中，这些都是在后端使用dask的大型xarray。
下面是一些示例代码：
import xarray
import numpy
orig = xarray.Dataset({
'depth': (['position'], nump
浏览 76提问于2020-06-05得票数 0
1回答
在pandas中，有一个将日期时间转换为序数的toordinal函数，例如：或。我有一个带有时间坐标的xarray数据数组，我想把它转换成序数。在xarray中有没有类似的panda toordinal来做这件事？
示例：
Coordinates:
time
array(['2019-07-31T10:00:00.000000000', '2019-07-31T10:15:00.000000000',
'2019-07-31T10:30:00.000000000', '2019-07-31T10:45:00.00000000
浏览 4提问于2021-01-24得票数 1
对于我的Python包，它应该帮助原型化简单的数值模型，我为自描述数据集编写了类。我最近偶然发现了一个很棒的，现在我正在考虑使用xarray.Dataset和xarray.DataArray来代替我自己的类来进行数据管理。
我搜索了，但没有找到我的问题的答案。抱歉我漏掉了什么东西。
就我所理解的xarray而言，它的结构最好用于不改变其形状的静态数据。但是对于我的numericalmodel包，我需要不断地扩展具有新的及时值的数组，即在每一个新的时间步骤。我不知道时间点提前，因为时间步长可以自适应地确定每一个方程被解决。
所以我的问题是：
一个如何展开和xarray.DataArray的坐标？
浏览 3提问于2017-05-01得票数 4
假设以下代码具有一个具有二维和一个坐标的xarray.DataArray：
import numpy as np
from xarray import DataArray
data = np.random.rand(10, 4)
f_names = ['a', 'b', 'c', 'd']
sample_weights = np.random.rand(10)
rows = list(range(len(data)))
coords={'samples': rows,
'features&
浏览 133提问于2019-07-09得票数 3
我想使用xarray来处理具有时间相关坐标的数据集。更准确地说，我处理以风暴为中心预报，其结果是维度(时间、纬度、纬度)，但纬度、纬度是风暴移动时时间的函数。
似乎在xarray中没有本机方法来处理这种情况，但是有什么可能的解决方法呢？单独存储每个时间步长很麻烦，但是，使用xr.concat会导致所有时间都只有一个后期坐标...我想知道应用time1.interp_like(time2)是否会有所帮助。在本质上，用nan填充所有时间步长，以最大限度地扩展lon，lon随着时间...有什么想法吗？
浏览 37提问于2019-07-25得票数 2
回答已采纳
如果我有一个Tank实体，那么由Capacity.Value和Capacity.Unit组成的Capacity值是否正确？
我通常会有Tank.CapacityValue和Tank.CapacityUnit，但我认为这在DDD场景中是不正确的。谢谢你的意见。
浏览 4提问于2014-03-02得票数 0
回答已采纳
在我们的项目中，我们使用Azure DevOps测试计划进行手动测试。我们不使用管道。我们有每个测试计划来测试一个迭代-大约。每个测试计划一个月的测试，但是。坐或坐要花更长的时间。我希望看到，当每个测试用例(或测试套件)将要被测试时，但是没有这个属性。我也希望在此基础上进行报告(今天应该运行多少个测试用例，实际运行了多少个测试用例)？有人能帮上忙吗？
谢谢
浏览 1提问于2022-03-30得票数 1
1回答
我有一个NetCDF文件，里面有南极赤平投影上的风暴轨迹密度数据。X和Y坐标的范围从-1.924274到1.88504 (我不知道这里的单位)。.nc文件的链接是here。 当我使用Xarray打开文件并绘制数据时，我得到了以下内容： ? 有没有办法将它重新映射到Python或CDO中的经度网格？谢谢!
浏览 14提问于2020-12-25得票数 1
回答已采纳
使用Microsoft C++和CLR选项。我使用gcroot为非托管类中的数组定义托管句柄。
有关Microsoft示例，请参阅下面的链接。
gcroot < array<double> ^ > xArray;
然后，我使用gcnew分配数组。
myClass.xArray = gcnew array<double>(scanProp.nz);
这是可行的，我可以通过传递到第三方库管理函数来根据需要使用数组。
问:之后如何调整数组的大小？
System::Array::Resize不接受gcroot数组。
我考虑使用相同的" array“变量再次
浏览 0提问于2018-03-14得票数 0
我是这里的新手，也是xarray的新手。
我有xarray数据集(维度:时间、lat、lon)，其中包含几个具有相同维度和坐标的数据变量(例如ModelA、ModelB)，并且我希望对第一个时间步骤的所有变量绘制多个面板图。
为此，我尝试使用xarray facet绘图实用程序。经过试验/错误，我正在完成这件事，但只是以一种极不优雅/低效的方式，我非常感激任何如何做得更好的建议。
我特别想知道如何将两个xarray DataArrays组合起来，使它们在新的xarray DataArray/DataSet中显示为两个单独的数据变量，以及如何告诉xarray-DataArrays()它应该将数据
浏览 1提问于2020-08-29得票数 4
3回答
我有一个时间(96)和级别(27)坐标的数据数组。我想日夜对数组进行分组。时区是UTC。我应该得到两个数据数组，一个只包含几天，例如白天(06:00至6:00)和夜晚(18:00至06:00)。
在xarray和熊猫中有一个groupby函数，但是我不知道那里是否有昼夜属性。怎么做呢？
下面是我的数据数组：
xarray.DataArray'r' time: 96 level: 27
96.67 99.58 98.07 93.94 89.31 78.26 ... 93.84 92.73 92.42 91.3 87.91
Coordinates:
time
(time)
date
浏览 3提问于2021-10-08得票数 0
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1回答
我有3 cars在space (x，y)中以10 time的步数行驶。
对于每一个时间步骤，我想要计算汽车之间成对的欧几里德距离。
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import pdist
import xarray as xr
data = np.random.rand(3,2,10)
times = pd.date_range('2000-01-01', periods=10)
space = ['x','y']
cars = ['a','b',
浏览 0提问于2018-11-04得票数 2
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<xarray.DataArray 'nc_file' (time: 20, latitude: 360, longitude: 720, N: 3)>
[34992000 values with dtype=float64]
Coordinates:
* latitude (latitude) float64 89.75 89.25 88.75 88.25 87.75 87.25 86.75 ...
* longitude (longitude) float64 -179.8 -179.2 -178.8 -178.2 -177.8 -177.2 ..
浏览 13提问于2017-03-12得票数 2
3回答
我使用xarray从openDAP服务器读取单点数据，然后将xarray对象转换为dataframe。这个很好用。我想在一个电话中读到多个点，但我不知道哪一个是最好的方法。
这是我用在一个点上的代码：
import pandas as pd
import xarray as xr
url = 'http://nomads.ncep.noaa.gov:9090/dods/gfs_0p25/gfs20161111/gfs_0p25_00z'
lats = [40.1,40.5,42.3]
lons = [1.02,1.24,1.84]
vars = ['dswrfsf
浏览 5提问于2016-11-11得票数 4
1回答
所以我有一个Python控制器，它有两个传感器连接，一个鼠标左键传感器和一个鼠标悬停传感器，这两个传感器都启用了真正的电平触发，频率为0。Python控制器链接到一个脚本，如下所示：
# Gather information.
scene = GameLogic.getCurrentScene();
camera = scene.active_camera;
controller = GameLogic.getCurrentController();
# Change to Earth camera.
clicked = controller.sensors['MouseClick&
浏览 3提问于2013-01-19得票数 1
metpy.cross_section()的输入是一个“必须附加了投影信息”的xarray数据集或DataArray。
要使用MetPy cross secion，我需要编写自己的xarray数据集，因为我的包含元数据的NWP数据不能自动读取到xarray数据集中。然而，我不清楚MetPy需要哪些元数据才能理解我的预测。
我意识到是metpy.parse_cf()为MetPy提供了投影信息，但我在metpy.parse_cf()上找不到任何信息，即哪些变量是必需的。目前，metpy.parse_cf()对我来说是一个黑盒。
浏览 8提问于2018-11-28得票数 1
有没有办法在不使用循环的情况下将“行格式”数据集网格化为xarray数据集？ 具体地说，我想要一个数组，如果没有指定任何值，(lat，lon，time)网格中的所有值都是0。我知道pandas中的.to_xarray()方法(https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.to_xarray.html)，但这不会完全覆盖所需的坐标(经度、经度、时间)。玩具示例如下： import pandas as pd
import xarray as xr
# row data to be gri
浏览 12提问于2021-08-26得票数 0
回答已采纳
我正在使用多维数据da_criteria_1or0_hourly.
数据(变量)为1或0。
print(da_criteria_1or0_hourly)
输出：
<xarray.DataArray (time: 8760, latitude: 106, longitude: 193)>
dask.array<shape=(8760, 106, 193), dtype=int32, chunksize=(744, 106, 193)>
Coordinates:
* latitude (latitude) float32 -39.2 -39.149525 ... -
浏览 0提问于2019-02-07得票数 0
回答已采纳
我在python中定义了以下几何学，包括纬度和经度。
geometries_1 = [{
'type': 'Polygon',
'coordinates': [[
[-80.53471347676384, -1.2500950457702227],
[-35.53471347676384, -5.81052129709212],
[-35.27104160176384, -4.497521499969107],
[-80.183150976
浏览 3提问于2019-12-13得票数 0
我试图用Python中的xarray打开多个netCDF文件。这些文件的数据具有相同的形状，我想加入它们，创建一个新的维度。
我试图为xarray.open_mfdataset()使用xarray.open_mfdataset参数，但它并不像预期的那样工作。下面是一个例子，它用124次、241纬度和480经度的温度数据打开了两个文件：
DS = xr.open_mfdataset( 'eraINTERIM_t2m_*.nc', concat_dim='cases' )
da_t2m = DS.t2m
print( da_t2m )
使用此代码，我预计结果数据数
浏览 2提问于2019-04-01得票数 10
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有没有一种在DataArray.rolling窗口上计算分位数的xArray方法？列出的可用方法包括mean或median，但不包括分位数/百分位数。我想知道，即使没有直接的方法，也能以某种方式做到这一点。 目前，我正在将xArray数据本地迁移到pandas.DataFrame，在那里我将应用rolling().quantile()序列。在此之后，我将获取新DataFrame的值并从中构建一个xArray.DataArray。可重现的代码： import xarray as xr
import pandas as pd
import numpy as np
times = np.aran
浏览 17提问于2019-02-09得票数 2
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