在进行机载LiDAR点云数据组织时,涉及到二维元胞数组的构建。二维元胞数据组织,即将点云在XOY平面上进行规则格网划分,每个格网内存储相应的点云数据,便于后续数据处理操作,如查找近邻点操作、数学形态学滤波,均涉及到点云格网化。在这里,主要介绍使用一种vector的二级指针编写数据组织函数。
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:
首先看一下测试nc文件,总计7个文件,每个文件大约6.7G,是CNRM-CM6-1-HR模式按照25年的时间分开存储的。
xarray 中的DataArray 和 Dataset 对象除了上节介绍过的直接手动创建之外,更多的情况下却是通过其他数据储存结构转换和存储在硬盘中的数据存储文件读取而来。
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。
类似pandas对象,xarray也对象支持沿着每个维度基于整数和标签的查找。 但是xarray对象还具有命名维度,因此您可以选择使用维度名称代替维度的整数索引。
在sql中如何计算基尼系数,可以查看我的另一篇文章。两篇文章取数相同,可以结合去看。
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。
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。
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。
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。
封图:Photo by Eiliv-Sonas Aceron on Unsplash
平时用 xarray 库在处理 nc 格式的数据非常方便,但偶尔还是要用到一些站点数据来辅助分析,而站点数据一般都是用文本文件存储的,比如下图这种格式,从外到内的坐标依次是:年、月、站点、日
cfgrib 是 ECMWF 开发的 GRIB Python 接口,支持 Unidata’s Common Data Model v4,符合 CF Conventions。高层 API 接口为 xarray 提供 GRIB 解码引擎。底层访问和解码由 ECMWF 的 ecCodes 库实现。
普通最小二乘线性回归。线性回归拟合系数为w=(w1,…,wp)的线性模型,以最小化数据集中观测目标和线性近似预测目标之间差的平方和。
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:
首先最开始的是八皇后问题,是由国际西洋棋棋手马克斯·贝瑟尔于1848年提出的问题,也是回溯算法的典型案例。
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☆☆☆☆☆。
还有一个“秘密”就是,也可以在定义的单元格区域名称中使用EVALUATE,因此有一些方法可以在不使用VBA的情况下访问单元格公式中EVALUATE的功能。
5.使用给出的index,columns分别设定为lat,lon的DataFrame,创建一个DataArray
正则表达式是用于匹配字符串中字符组合的模式。在 中,正则表达式也是对象。这些模式被用于 RegExp 的 exec 和 test 方法, 以及 String 的 match、、、search 和 split 方法。正则表达式的掌握程度能粗略地看出程序员的技术底子,所以技术面试、编程竞赛等 都特别喜欢考察正则表达式。本篇就带你一起夯实一下 正则表达式的一些使用技巧:
Python支持的库非常多,这当然是它的一大优势,但是也会给我们实际应用中造成点小小的麻烦:每个库对于数据的定义和运算处理都不同,这就使得我们在写代码的时候经常会串掉,比如会一个手滑写成numpy.xarray,又或者是想将两个数组元素相加,却没注意到它们都是list(列表),写成了list1+list2,结果变成了两个列表的合并。。。
前面已经给大家介绍过如何用cdo配合shape文件提取CMIP6指定区域数据,这个思路首先需要用gdal将shape文件转为netCDF格式的文件,然后再用cdo ifthen进行裁剪,今天要给大家介绍的是如何用gepandas+salem库直接用shape文件对CMIP6文件进行掩码,无需把shape文件转换为netCDF格式文件,最后再调用cdo的selbox操作进行裁剪。
利用Python进行WRF模式后处理的应该都知道,wrf-python用来处理WRF模式结果比较方便,但又太笨重了,经常需要编写很多代码。xarray是目前地球科学领域使用非常多的库,集成度非常高,使用非常方便。
坐标是存储在 DataArray 和 Dataset 的 coords 属性中的辅助变量。
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。
首先我们先导入所需的数据,本次使用的是经扩展重构的海表面温度 v5 数据集(Extended Reconstructed Sea Surface Temperature, abbr. ERSST)。这个数据集可追溯到 1854 年的海表面温度,并被广泛使用。
“ 大家好哇!继上次我们说完怎么安装python之后,这一次给大家分享一下怎么根据自己的需求来部署所需要的库,如numpy库等。”
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。
xarray 支持多种文件格式(从 pickle文件到 netCDF格式文件)的序列化和输入输出。
“ Hello!大家好哇!咱们在上一篇文章中说了为什么选择学习Python这门语言,那么接下来呢,会和大家分享一下学习Python的一些建议。”
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).
学习气象少不了与等值线 (contour line; isoline) 打交道。proplot 以 matplotlib、cartopy 包作为基础,可使用 matplotlib 中的方法来绘制等值线图。下面介绍一个简单的绘制气温的例子:
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。
根据如下源码可知:该库存在一个巨大的缺陷,缺陷就是该库需要传入全球的风场数据,同时只能是二维或者三维的数据,且不能有nan值,否则使用的时候会报错,这是这个库的局限性,而且如果对数据进行区域切片后传入计算,那么计算结果会有巨大差异,导致不准确,所以说需要全球的风场数据。
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。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 参考资料: (从文件读取数据到数组)https://blog.csdn.net/gaochen1412771148/article/details/
引入完成之后,编译一下,如果有错,Clean一下再次编译,编译没有错误说明导入成功.
xarray.Dataset 是和 DataFrame 相同的多维数组。这是一个维度对齐的标签数组(DataArray)的类字典容器。它用来展示NetCDF文件格式的数据。
最近项目中使用到了打印机,最后总算打印出自己想要打印的数据了,还算不错,做一个小结吧,希望对需要的朋友有些帮助。
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。
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。
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