距离上次xarray的更新已经过去两个多星期了...,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。
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。
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。
本篇文章将从数据下载、处理、神经网络训练、画图四个大步骤叙说笔者在复现 Deep learning for multi-year ENSO forecasts这篇文章的工作。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。笔者也只是大学二年级的本科生,做这些东西也只是凭借个人兴趣,水平低下、错误频出也是常有的事情,请大家见谅。
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。
对比不同分辨率的网格数据时,通常需要将数据插值到相同网格。有很多工具可以实现此功能,本文主要讲一下如何利用xesmf对网格数据进行regrid。
今天只是分享一些python库,涉及到地理数据分析,数据可视化和数据处理三个方面。
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。
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☆☆☆☆☆。
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。 主要运用到的函数时scipy里面的 griddata
作为曾经地球科学领域最炙手可热脚本语言之一的NCL已经进入维护模式,不再更新。NCAR将使用Python作为地球科学领域的主要数据处理和可视化工具。
•NetCDF格式 : netCDF4-python,h5py,h5netcdf,xarray等。 除了上述简单的数据处理库之外,python还提供了NCO和CDO工具的封装,pynco和cdo,提供了更多的便捷操作。•Grib格式:xarray,Iris,pygrib等,有些仅支持类Unix系统。 ECWMF提供了cfgrib工具可将grib格式转换为NetCDF格式,cfgrib库支持Mac,Linux和windows系统。•csv, xlsx等格式:pandas你值得拥有,无论是气象还是其他领域的类似格式数据,使用pandas可以解决你的常用操作。•HDF格式:pandas和h5py可以处理hdf5格式,PyHDF可以处理hdf4格式。•二进制:numpy可以处理二进制数据,同时借助python内置struct模块可以非常方便的处理二进制格式数据。
数据准备是机器学习的基础,俗话说巧妇难为无米之炊,没有数据的机器学习就是耍流氓。
现代气候学认为在相当长的时间段(一般认为是 30 年)中,变量多年平均是一个稳定的值。因此在一个时间段中,如果能够充分认识变量随平均状态的变化趋势,那么对于预测未来情况是非常有利的。那么这个所谓随着平均态的偏移值便可称为距平(异常,anomaly).
前面有关xarray已经讲了3期了,介绍了数据索引,数据结构还有插值和掩膜。今天这是最后一期介绍用xarray处理nc数据了,打算聊一下如何做数据合并与计算。
前两天写了插值+空间掩膜的推文,不过因为数据问题删除了。 后台很多朋友留言说有需要,还是想学习一下,因此自己造了个数据再把这篇文章推一遍。
拖了很长时间的技巧总结,再不写的话我可能也要忘了。趁着这几天在处理数据,赶紧补上,全文共近2500字。
玩过 P 图软件的朋友一定对这个功能有所了解,P 图我们可以简单地看做把一个区域的像素按照某一方向进行移动,产生一定形变效果,基于这个原理,我们可以手动实现瘦脸、长腿、瘦腰、大眼、丰胸等等一系列效果,从而达到美颜、美型的目的。
本文假定上述数据均被插值成 WMO GDPFS 手册中规定的标准网格,即 1.5 度 * 1.5 度。下面的指标计算不涉及数据插值问题。
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。
在前面的文章中我们看了下如何通过自定义View简单实现了labelView的效果,其实实现起来非常的简单,就是根据用户传递来的参数来做不同的绘制而已。
COMSOL Multiphysics®软件经常被用来模拟固体的瞬态加热。瞬态加热模型很容易建立和求解,但它们在求解时也不是没有困难。例如,对瞬态加热结果的插值甚至会使高级 COMSOL®用户感到困惑。在这篇文章中,我们将探讨一个简单的瞬态加热问题的模型,并利用它来深入了解这些细微差别。
Cinema 4D R26 for mac是一款三维计算机动画、建模、模拟和渲染软件。Cinema 4D S26在整个3D工作流程(建模、动画和模拟、渲染)中提供了强大的增强功能。
Texture 用于创建一个纹理贴图,将其应用到一个物体的表面,纹理对象可以通过TextureLoader(纹理加载器)的load()方法来加载一个图片。要使用纹理贴图,首先要创建一个纹理加载器,纹理加载器返回一个Texture 纹理对象,通过纹理加载器加载贴图材质 然后通过设置材质的颜色贴图map属性的值为上面的Texture来调用,下面我们创建一个立方体,并给这个立方体贴上木头材质的贴图,使其变为一个木箱
xarray专题再次开讲,错过第一部分的可以先去补个课从xarray走向netCDF处理(一):数据结构及数据读取。 今天要介绍的就是xarray的索引功能,通过索引你可以对数据进行切片,从整体中提取你所关注的区域、高度或者时间。
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。
meshgrid函数通常使用在数据的矢量化上。它适用于生成网格型数据,可以接受两个一维数组生成两个二维矩阵,对应两个数组中所有的(x,y)对。示例展示:
(温馨提示:本系列知识是循序渐进的,推荐第一次阅读的同学从第一章看起,链接在文章底部)
Python作为最流行的编程语言之一,持续引领技术产业的发展,孕育了不断扩大的强大包生态系统。2023年,Python包在多样化的领域中展现出了引人注目的增长,反映了技术行业中不断变化的需求和创新。本文探讨了今年增长最快的Python包——它们不仅经历了飞速的增长,也显著推动了各个领域的进步。
机器之心专栏 作者:Zhaoxi Chen 来自南洋理工大学 S-Lab 的研究者提出了一个新的框架 SceneDreamer,专注于从海量无标注自然图片中学习无界三维场景的生成模型。 项目主页:https://scene-dreamer.github.io/ 代码:https://github.com/FrozenBurning/SceneDreamer 论文:https://arxiv.org/abs/2302.01330 在线 Demo:https://huggingface.co/spaces
最近天气学原理需要绘制课本插图来做 翻转课堂,因此整理了课本第四章几个典型图片的画法和代码,共需要的人使用。
5.使用给出的index,columns分别设定为lat,lon的DataFrame,创建一个DataArray
这是渲染系列的第二篇文章,第一篇讲述的是矩阵,这次我们会写我们的第一个Shader并且导入一张纹理。
Satpy is designed to provide easy access to common operations for processing meteorological remote sensing data.
给你一个由 '1'(陆地)和 '0'(水)组成的的二维网格,请你计算网格中岛屿的数量。
研究台风的同学们应该都接触过需要计算以台风为中心的方位角平均物理量,这就需要将笛卡尔坐标系中的数据插值到极坐标系,再对各个方位角的数据进行平均。
Paritosh 是 Wolfram 的核心开发人员,利用业余时间使用 Mathematica 来研究并模拟流体动力学问题,开发了WindTunnel2DLBM 程序包(https://blog.wolfram.com/data/uploads/2019/10/WindTunnel2DLBM.zip) 。LBM 与 IBM 的结合使用,对研究和分析流体流动是一个很好的工具。借助 Mathematica 的内置函数,实现数字风洞的组装变得非常简单。
使用场景:用站点数据插值成网格数据时,可以使用散点数据插值方法 参考链接:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/scatteredinterpolant.html
对二元函数数据进行插值,得到指定自变量值对应插值函数值。其中样本点数据为 meshgrid 格式。 【注】meshgrid 格式为一种完整网格格式(可使用 meshgrid 函数创建),即元素表示矩阵区域内的网格点。一个矩阵包含 x 坐标,另一个矩阵包含 y 坐标。x 矩阵中的值沿行方向严格单调递增,沿列方向为常量;y 矩阵则相反。
NCL作为一门气象专业语言,自带了很多气象届常用的算法和命令,比如各种强大的插值函数。
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。
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