有时候会碰到这种情况： 实际问题可以抽象为 \(z = f(x, y)\) 的形式，而你只知道有限的点 \((x_i,y_i,z_i)\)，你又需要局部的全数据，这时你就需要插值，一维的插值方法网上很多...，不再赘述，这里仅介绍二维的插值法 这里主要利用 scipy.interpolate 包里 griddata 函数 griddata(points, values, xi, method=’linear...的第一维长度一样，是每个坐标的对应 \(z\) 值 xi：需要插值的空间，一般用 numpy.mgrid 函数生成后传入 method：插值方法 nearest linear cubic fill_value...start2:end2:step2 * 1j] # grid就是插值结果，你想要的到的区间的每个点数据都在这个grid矩阵里 grid = griddata(points, values, (x, y...gray plt.colorbar() plt.show() np.mgrid 函数每一个维度最后一个参数： 可以是实数中的整数，表示步长，此时不包括末尾数据(左闭右开) 可以是实部为零，虚部为整数的复数
利用griddata进行插值 griddata函数讲解 第一步：导入相关库 第二步：给出插值到的经纬度信息（目标经纬度） 第三步：待插值数据 第四步：插值 汇总成函数 结果对比 插值前（10km） 插值后...（1km） 因为最近在做算法优化，所以对数据统一性有一定要求，在最近的研究中主要用一个简单的最近邻插值对数据集进行降尺度处理。...: 需要插值到对应数据的数据路径 :mask_lon: 标准数据的经度名称，比如：x，lon :mask_lat: 标准数据的纬度名称，比如：y，lat :inputpath: 需要做插值处理的nc文件所在的目录...:outputpath: 插值完nc文件保存的路径，注意要是'/' :data_lon: 需要做插值数据经度名称，比如：'x'，'lon' :data_lat: 需要做插值数据经度名称，比如：'y'，...'lat' :variable:需要做插值数据变量的名称，比如：'tmp'，'ndvi' :interp_method: griddata的插值方法，比如：'nearest','linear','cubic
对于xarray之前已经介绍过两期了，分别是数据结构及数据读取和数据索引。 这一期要介绍的功能是插值与掩膜。 这两个方法在数据处理中会经常用到，实用等级☆☆☆☆☆。...插值 xarray中对scipy的插值函数进行了进一步的封装，可以让我们方便的调用。 只需要对DataArray，DataSet使用interp()函数就可以实现插值了，就像索引一样简单。...不管是一维数据还是多维数据都可以轻松搞定。 下面是官方给出的例子,DataArray的时间维度总共有四个值[0,1,2,3]。 da.sel(time=3)，索引时间维的值为3(12行)。...这里主要想说的是另一种方法，直接对数据进行处理，把海洋或者陆地区域的值设为缺测。...对任意的DataArray或者Dataset创建一个新的坐标，将海陆数据附给他。 根据海陆分布数据中海洋或者陆地的值来提取掩膜数据。
以下文章来源于MeteoAI ，作者学前班大队长 对于xarray之前已经介绍过两期了，分别是数据结构及数据读取和数据索引。 这一期要介绍的功能是插值与掩膜。...这两个方法在数据处理中会经常用到，实用等级☆☆☆☆☆。 插值 xarray中对scipy的插值函数进行了进一步的封装，可以让我们方便的调用。...只需要对DataArray，DataSet使用interp()函数就可以实现插值了，就像索引一样简单。不管是一维数据还是多维数据都可以轻松搞定。...这里主要想说的是另一种方法，直接对数据进行处理，把海洋或者陆地区域的值设为缺测。...对任意的DataArray或者Dataset创建一个新的坐标，将海陆数据附给他。 根据海陆分布数据中海洋或者陆地的值来提取掩膜数据。
本文主要简单讲一下贝塞尔曲线在动效设计与实现中的作用。 01 — 关于 首先介绍最重要的两个概念： 动画（Animation） 某个界面控件在一段时间内的变化即产生动画。...一个动效所涉及的元素属性变化，也就是'动画'在设计输出的效果视频中就可以很明确的表述，而'过渡'使用贝塞尔插值和函数来描述可以说是最有效最直观的方法了。...不过，其中的贝塞尔插值和函数在开发过程中具有相当的借鉴意义。也能很好的兼容Android/iOS/Web多平台动效的实现。...设计师 做好动效之后，只需要把在制作动画时使用的贝塞尔插值曲线参数值交给研发宝宝就可以。我在标注动效的时候会标注不同元素在不同时间所对应的动画运动曲线参数。 ?...设计师在动效制作软件中获取想要的曲线数值cubic-bezier.com 研发宝宝怎么用 Android开发者 可以使用EaseCubicInterpolator这个开源插值器实现；我司研发宝宝亲测可用
，关于xarray插值方法的介绍官方文档已经给的比较详细了，也有公众号推送过相关文章 xarray指南：插值 基于xarray的气象场站点和格点插值，所以xarray的插值部分就不单独说了。...这一篇主要来说一下WRF模式的前处理和后处理部分，后处理分为：数据提取、投影转换、插值和可视化。...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。...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。...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
数据处理 数据处理的内容比较多，这里主要以数据的索引、筛选为主，关于数据的插值和统计计算以后再说（又拖了一次，哈哈） 第一个要说的是后台留言询问的，如果从daily的nc文件中抽取某些年份1-4月的数据...xarray 做 mask 还是非常方便的，同时结合 regionmask和geopandas几乎可以实现任何想要的功能。...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。...有效结合 xarray 和 pandas 能够更好的进行数据处理和分析，比如在不规则数据索引时。不要想单独利用某一个工具实现所有功能。 其中涉及到的一些点展开说的话篇幅太大，以后单独细说。
1.插值scipy.interpolate SciPy的interpolate模块提供了许多对数据进行插值运算的函数，范围涵盖简单的一维插值到复杂多维插值求解。...一维插值：当样本数据变化归因于一个独立的变量时； 多维插值：反之样本数据归因于多个独立变量时。 注：一维插值这里就不再讲述了，主要是对二维插值的一个总结。...插值 z_new = func(x1, y1) x，y，z实际的数据，都是一维数组 function为插值方法，有‘linear’，‘cubic’等 x1，y1为网格数据，z_new为插值后的数据，都是二维的...简而言之，scipy.interpolate.griddata 即使对于疯狂的输入数据也能产生良好的输出 支持更高维度的插值 不执行外推，可以为输入点凸包外的输出设置单个值（参见fill_value）...在单个调用中计算内插值，因此从头开始探测多组输出点 可以有任意形状的输出点 支持任意维度的最近邻和线性插值，1d 和 2d 中的三次。
XGCM 是一个python包，用于处理由数值大气环流模型(GCMs)和类似网格数据集产生的数据集，这些数据集可以进行有限体积分析。...在这些数据集中，不同的变量位于不同的位置，相对于一个体积或面元素(如单元中心，单元面等) XGCM 解决了如何插值和差异这些变量从一个位置到另一个问题。...XGCM 使用并生成 xarray 数据结构，这是多维数组数据的坐标和元数据丰富的表示形式。...Xarray 是以多种方式分析 GCM 数据的理想工具，它提供了方便的索引和分组、坐标感知的数据转换以及(通过 dask)并行、核外数组计算。...虽然高度并行的超级计算机现在可以轻松地生成兆级和兆级的数据集，但普通的后处理工作流还是要与这些卷做斗争。
此项目的动机是为地球科学领域提供插值工具。当然也有其它库可应用于地球科学的数据插值，但是这些库基本完全是用Python编写，其性能无法满足需求。...利用此库你可以使用 n-variate 和 bicubic插值方法和非结构网格进行 2D、3D和4D插值。...示例 以下是一些官方提供的示例： 2D插值 import os import pathlib import cartopy.crs import matplotlib import matplotlib.pyplot...import numpy import pyinterp import pyinterp.backends.xarray import xarray try: # When generating...bivariate 插值 上例仅是官方提供的一个示例，此外，官方文档提供了更多的示例，具体可以前往官方文档查看更详细的示例。
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。...(y: 3)> array([-0.883279, 0.199889, -0.042941]) Dimensions without coordinates: y 利用基于维度名的方式进行广播计算操作...是 xarray.DataArray 对象的类字典容器，也可以认为这是一个多维的 DataFrame。...-0.01396 , -0.362543]]) Coordinates: * x (x) <U1 'a' 'b' Dimensions without coordinates: y 数据集中的变量可以有不同的类型甚至不同的维度
前言 很多时候我们需要拿模拟数据和站点图作对比，那就需要把模拟数据插值到站点 今天来尝试两种WRF数据插值到站点的方法并使用meteva进行简单绘图 方法一：xesmf库重插值后使用meteva进行双线性插值到站点...() plt.show() 创建xarray数组 In [11]: # 创建xarray数据结构 t = xr.DataArray(z_target_grid, coords...or level 格式错误，请更改相应数据格式或直接指定title 以上可视化仅仅是展示插值后成果，需要进一步可视化可以使用matplotlib或者参考两种micaps站点数据的简单绘制方法 就使用而言...，xesmf无疑是更简单的，并且插值后直接是xarray数组省去一步。...因为使用的插值方法不同就不作比较了，xesmf和griddata都有几种插值方法，感兴趣的读者可自行探索。 实际上在meteva的插值就使用了两种：最临近插值与双线性插值。效果好坏还需大家自行试验。
GeoPandas利用了shapely库来执行几何操作。 说到地理数据操作，也应该提及xarray库，尤其是对于地球科学中的高维数据表示来说，这个库是非常适宜了。...xarray也对pandas有很好的支持。 之前也专门写过xarray库的介绍。...xarray | 数据结构(1) xarray | 数据结构(2) xarray | 数据结构(3) xarray | 索引及数据选择 Iris 强大的地球科学数据分析及可视化库，其可视化接口基于matplotlib...能够很好的支持geopandas数据结构。 数据处理 satpy satpy主要用于处理气象遥感数据，并且可以将结果写入到多种图像或文件格式中。其支持大多数卫星数据的处理。...python-geotiepoints 将地理连测点数据插值或者外推到地理网格。如果只有低分辨率格点数据，想得到高分辨率格点数据时，这就显得非常有用了。 这次就先介绍这些，碰到好的库会再分享。
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...多维数据分析：Xarray专注于处理多维数组，能够轻松地处理和操作高维数据，适用于气象、地球科学、气候建模等领域。...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。...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]。
本来是作为一部分内容的，但是推送有字数限制。因此拆分为三个部分，每部分都是单独的内容，基本不影响阅读。 DataArray xarray.DataArray 是 xarray 库中带标签的多维数组。...：数字，日期或字符串1D数组) attrs：包含元数据信息 xarray 使用 dims 和 coords 实现核心的元数据操作。...基于 pandas 中 DataFrame 和 Series 的索引功能，坐标可进行更快速的索引和对齐操作。 DataArray 对象有 name 和 attrs 属性，attrs 包含了元数据信息。...创建 DataArray DataArray 构造器使用以下参数： data ： 多维数组值 (比如：numpy.ndarray, Series, DataFrame, Panel) coords：...ranking 的值是以元组的形式给定的： >> ds.ranking array([[ 0, 1,
前言 首先，要快速熟悉一个陌生的nc格式数据，你可以使用Python中的xarray库。xarray是一个用于处理多维数组的强大工具，特别适用于处理带有标签的多维数据。...它提供了一种直观的方式来组织、分析和可视化数据，尤其适用于气候科学和地球科学领域的数据处理。 xarray库的核心数据结构是DataArray和Dataset。...通过使用xarray库，你可以快速加载、检查和分析nc格式的数据，以便更好地理解和利用这些数据。...接下来，我将为你提供一个简单的xarray库介绍，以帮助你更好地理解如何使用它来处理陌生的nc格式数据。...打开数据 import xarray as xr # 数据 f = '/home/mw/input/cru3546/cru_ts4.07.2021.2022.pre.dat.nc' # 打开数据集
前言 gma库是洛大神写的一个地理库， 其中有许多可以使用的函数， 今天简单介绍一下它克里金插值的使用，并与meteva进行对比 镜像：Python 3.9 GDAL3.4.3 核心函数：OrdinaryKriging...54287 128.0830 42.0167 0.5 4 0 2021-07-19 12:00:00 0 51730 81.2564 40.6064 1.3 METEVA In [15]: ## 插值前要设置格点...inres Points = sta.loc[:, ['lon','lat']].values Values = sta.loc[:, ['data0']].values # 步骤1：反距离权重插值...KMethod = 'Ordinary', InProjection = 'EPSG:4326') # 步骤2：将插值结果转换为...数组以及将xarray数组转为meteva可以可视化的griddata格式 学习了这个即可实现快速可视化 言归正传，两者大值分布仍然一致，但分辨率过高的gma低值分布明显不自然，相较上期IDW插值效果而言
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。...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。...u'pressure_cross' (vertical: 3, idx: 1798)> 对比上述两个插值后返回的结果可以发现，此例中只返回3各垂直层，而使用经纬度坐标的返回了100个垂直层。...插值2D场到一条线 使用 wrf.interpline 函数可以沿着一条线对2D场进行插值，这类似3D场的垂直剖面插值。为了定义插值的线，可以是线的起始和终止点。...可用的面是 压力，位势高度，theta，theta-e。要插值的表面层同样需要指定。
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