我试图将全局网格插值为更精细的网格，但是当我使用ds.interp()时，我不知道如何指定'lon'是一个包装/循环变量(不确定正确的术语是什么)。下面我用一些随机数据重复了我的问题。当我插值时，你可以看到ds_new的边缘变成了NaN值。对于顶部和底部，这是可以理解的(也是可以理解的)，但是对于'lon'维度，它应该连接0和359值，而不是在边缘设置NaN值
浏览 31提问于2020-07-12得票数 1
所以我有一个Xarray数据集，ds，其中有3个变量：(示例数据) CO2 (time, data) float32 400.0 400.0 ... 400.0如何添加纬度/经度作为维度，以便可以使用Xarray interp函数对其进行插值？(或者，有没有其他更好的方法来插值这些数据？)
浏览 1提问于2020-03-03得票数 0
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我正在使用xarray/rasterio对一组GeoTiff文件执行一些操作。我正在处理的数据在某些网格点上包含缺失值(-9999)。有没有什么有效的pythonic方法可以用xarray的插值数据替换这些值？xr.DataArray([[1.0,2.0,3.0],[4.0,-999.0,6.0],[7.0,-999.0,9.0]],[('x',[1,2,3]),('y',[1,2,3
浏览 288提问于2019-11-20得票数 1
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当回归到另一种分辨率时，技术通常是插值(双线性、保守等)，但这只适用于与网格大小无关的变量(考虑温度或降水量)。因为我使用的是一个区域变量，这不会像我想要提高网格的分辨率一样工作，所以应该对该区域进行求和，而不是插值。因此，我想根据坐标的变化来对我的区域变量进行升级、分组或求和(如果我在lat和lon之间向上扩展2x，这个区域将被乘以4，如下面的例子所示)，但是我不知道如何做。例子
浏览 5提问于2021-07-20得票数 1
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我已经使用xarray编写了一个排除一个空间插值例程，其中一个插值在输入数据中进行了n-1次。插值的每一次迭代都存储在"IterN“维度下的xarray数据集中。下面是一个例子：Out[2]: Dimensions: (IterN: 84, northing: 53, easting: 54)D
浏览 1提问于2022-04-13得票数 0
我有一个名为ds的三维longitude，latitude和time的xarray DataSet的降雨数据 <xarray.Dataset> RAIN (time, latitude, longitude) float64 0.0 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0 我想根据另一组经度和纬度对降雨值进行插值它们的值与ds的经度和
浏览 27提问于2019-10-01得票数 1
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我正在尝试将一个0.05 x 0.05度的数据集重新划分为一个1x1度的数据集，但在海洋中遇到NaN值时遇到了问题。单击该链接后，您可以看到欧亚大陆北海岸和俄罗斯远东地区的许多网格单元应该是蓝色的，但它们被着色为红色，因为当对它们进行插值时，在计算过程中附近的水网格单元中有足够的NaN，整个网格单元都被赋予了NaN值我正在使用xarray的interp函数来做这件事，我想知道是否有一种方法可以让该函
浏览 1提问于2020-06-30得票数 2
假设我正在制作我自己的C++ 3D引擎；我已经可以使用assimp加载一个3D模型，用phong照明显示它，现在我想将它动画化。
浏览 0提问于2018-05-29得票数 0
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这似乎是一个非常基本的操作，但是我不知道如何使用xarray文档来完成它。我有一个xarray DataSet：<xarray.DataArray (y: 1000, x: 1334)>
dask.array<shape=(1000, 1334), dtype=uint8我的最终目标是使用x和y进行空间插值，以在新网格上提取nmap的插值值</e
浏览 0提问于2018-07-06得票数 5
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我正在使用xarray对给定的数据集进行插值，它工作得很好。然后，当我尝试将内插数组更新为相同分辨率的空数组时，我得到的是一个空数组，并且数据不会被复制。coords ={'x':fin_az,'z':fin_ax})
我需要最后一步，因为我必须比较两个数组来得到我的结果，并且正在尝试插值较小的网格(步骤1<
浏览 26提问于2020-05-14得票数 0
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我正在使用从netCDF文件派生的气候数据。来自不同模型的数据具有不同的分辨率-因此，有必要将模型“重新”转换为通用的网格分辨率。数据是三维的(时间、纬度、经度)。为了重新生成网格，我在每个时间步将旧网格线性插值到新网格上。
我正在寻找一种方法来提高循环通过每个时间步的过程的效率，因为scipy.interpolate.interp2d一次只能处理两个维度。有没有办法在不做for循环(如下所示)的情况下，有效地在时间序列的两个维度上进行线性网格
浏览 7提问于2016-04-22得票数 2
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我想以与foo1相同的比例对foo进行子采样。有没有简单的方法来平均和重新调整我的经纬度和经度坐标？import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt
#Set at 0.2 degree grids ish
浏览 31提问于2020-01-30得票数 0
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我想对网格数据进行时间线性插值(= xarray，维数: lat，lon，time)，这意味着我有一个时间步骤，其中没有数据，只有前后的时间步骤。我尝试使用scipy.interpolate.griddata，首先为所有nan数据创建一个掩码层，然后用那里的数据对nan进行内插。DataArray values withda.values = interpolated.reshape(
浏览 7提问于2022-11-14得票数 0
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基于这些信息，我使用了以下代码对数组进行切片： (data[lat_coord_name] <= maxLat)我的问题是将它们合并回本地的xarray.Dataset。天气模式的投影不同于平面图的投影。在最后，我有不同形状的x和y维的netcdf4文件。因此，我没有轴来对齐它们与x数组。本机网格的维度为340x340。您可以找到测试数据集。dataset = xarray.open_mfdataset(file_list,
浏览 7提问于2022-02-02得票数 0
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一个新移民到Python和使用Python进行科学计算。这个问题是为了避免可能已经存在的代码的任何重复。
我有一个在规则网格中作为x和y的函数进行采样的字段。我想对数据进行插值，以便不仅获得网格上任何点的字段的值，而且还获得一阶和二阶导数。如果我使用interp2d使用双三次插值对其进行插值，
浏览 1提问于2012-12-08得票数 5
2回答
我有一个相对重力数据集，在纬度和经度点上进行了697次测量。我在转换到Xarray数据集时遇到了困难，这样我就可以不可避免地用Xarray.interp_like创建一个内插网格。我尝试使用以下文章从一个系列和一个Dataframe创建DataArray：idx = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays=[lat_grav,long_grav对于最后的结果，我想使用以下代码将重力插值到与地
浏览 8提问于2022-11-10得票数 1
return 1/(1 + (x**2))
a = -1 n = 5 yArray = f(xArray)y = CubicSpline(xArray, yArray, x)plt.plot(x, y, label="Interpolation, " + str(n) + "
浏览 2提问于2020-10-15得票数 0
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从随机点插值到网格
、、、、
然而，习和易并不在一个直线网格上，他们是“随机”放置的。我想插值fi，这样我就可以在x，y中的位置的直线网格上估计它的值。
这个问题应该是地形的高度插值(参见)。例如，如果一个人有一个地形的高度地图，它不一定是测量在一个直线网格。然而，许多地图更倾向于直线网格上的高度。因此，必须将数据插值到直线网格中。我使用Matlab，它有一个网格数据命令，用
浏览 4提问于2016-01-04得票数 2
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大型矩阵的SciPy插值
、、、
我有一个在矩形网格(X，Y)上有大约500000个元素的ndarray (Z)。data = interp2(X,Y,Z, x,y);
但是，当我尝试对scipy.interpolate使用相同的方法时，根据方法的不同，我得到了各种错误。所以问题是:有没有一个插值函数，允许对大矩阵进行插
浏览 4提问于2011-03-17得票数 2
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我希望从一个介于一个点和另一个点之间的xarray数据集中选择所有数据。当然，使用sel很容易做到这一点例如，使用基于经度/经度网格的数据集从全球数据集到大西洋海岸线的子集我可以执行ds_geo_subset = ds.sel( lat=slice(42, 20), lon=slice(-85,-65))，但我想选择墨西哥湾流锋上的所有数据，基本上是从点到点(-78度，32度)到(-72度，36度)，但我不确定如何做到这一点。最好的做法是给出一个完整的点数据集并从每个点获取数据，还是可以将这两个
浏览 34提问于2020-10-16得票数 1
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