——（唐）元稹《离思五首·其四》 ” 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...例如转换 pandas[1] 类型数据为 xarray 类型或者读取一些数据文件，如NetCDF[2]文件或zarr[3]文件。...arr = series.to_xarray() arr 运行结果 由于只有一个变量，所以转换的结果是 xarray 中的DataArray类型。...ds.a获得了ds这个 DataSet 中的变量a的 DataArray ds.a 接着我们把这个 DataArray 利用.to_series()转换为 pandas 中的 Series（列表）类型...这种数据格式对于并行计算是非常友好的。 Zarr 能够以多种方式存储阵列，包括内存、文件和基于云的对象存储，如 Amazon S3 和谷歌云存储。
多番比对，选用xarray，解查安抚，化繁为简，最为称心。 说人话就是，经学前班大队长亲测利用Python中的xarray库处理nc数据非常方便。...DataArray 一个带有标签的多维数组，它有如下几个重要的属性 values 获取数组的具体数值 dims 获取维度的名字，如('x', 'y', 'z') coords 获取一个类似于字典的结果，...xarray.open_dataarray()读取DataArray类型数据，即只能读取单个物理量。...提取物理量 从文件中读取数据ds = xarray.open_dataset() 假如数据中含有一个名为var的物理量可以通过ds.var或ds[var]来获取 实例 此处使用的是ERA-Interim...# 取出ds中名为t2m的物理量,可以看到它的维度，坐标系，以及t2m有单位和名字两个属性 >>>ds['t2m'] <xarray.DataArray 't2m' (time: 12, latitude
直接对 DataArray 的索引类似 numpy 数组索引，只不过它返回的是一个新的 DataArray 对象。...[ns] 2000-01-01 2000-01-02 space <U2 'IN' pandas 中提供的基于标签的索引方式可以应用到 xarray 中 (比如：单标签，标签切片，标签数组...where 遵循的是所有常规 xarray 广播和对齐原则，索引对象和条件之间二元操作 >> arr.where(arr2.y < 2) ...xarray 返回的结果比 pandas 更明确，不会返回 SettingWithCopy warnings 对齐与重索引 xarray 中的 reindex，reindex_like 及 align...原始数据是新对象的子集，而原数据中没有的数据用 Nan填充。 xarray 在执行合并多对象操作时会自动对齐。手动对齐能够提高效率。
中取出temperature的DataArray temp = data['temperature'] temp 27.取出上一题ds下temperature变量中第二和第三天的的数据 ds['temperature'][1:3] <xarray.dataarray...: lat 43.查看41题的da中非缺失值元素的个数 da.count() array(4) 44.去除41题的da中lat维度的缺失值 da.dropna(dim='lat') array([3...Dimensions without coordinates: lat 46.使用线性方法插值41题的da中的缺失值 da.interpolate_na(dim='lat',method='linear...'day6' 'day7' 'day8' 48.沿着day维度拼接ds_1中的temperature1变量和ds_2中的temperature2变量 day = ['day1','day2','day3
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。...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。...通过属性可以获取 foo 数组中的变量信息： >> foo.dims ('dim_0', 'dim_1') >> foo.dim_0 <xarray.DataArray 'dim_0' (dim_0:...numpy.ndarray 数组，因此获取信息的方式和numpy中操作数组方式相同。...中的数值具有相同的类型。
应用数学中映射的思想，将Python中的数组和现实生活中的坐标联系起来。 比如将实际位置（0°，-90°N）即（0°，90°S）映射为Python中的数组（0,0）。...数据结构 Xarray包提供了两种数据储存结构：DataArray类和Dataset类。...类表示了一类事物的集合。而针对苹果中的一个苹果，我们称为这是一个苹果（类）中的一个实例。实例是针对一个类中具体的事物。水果摊上的A苹果，B苹果分别都是苹果的实例，它们都属于苹果这一类。...xarray对于数据的显示有两种显示形式： html形式（仅在Jupyter 笔记本中可用，Jupyter 笔记本中默认以html形式显示）； text形式。...对于多个属性的添加，需用逗号进行间隔，如{"step": "5 degree","first value":1} da = xr.DataArray( # 温度数据 np.ones((3
Satpy针对数据的低级容器是xarray.DataArray，在Satpy里称为Datasets。...更多信息参考xarray.DataArray的说明。...更多信息参考dask和xarray的使用说明。 To uniquely identify DataArray objects Satpy uses DatasetID....为了区别DataArray，Satpy提供了类似于身份证的DatasetID。 DatasetID由多种元数据构成，如：名字，波长，分辨率，校准方式，极化方式等等。...: https://xarray.pydata.org/en/stable/generated/xarray.DataArray.html#xarray.DataArray [8] dask.array.Array
坐标 坐标是存储在 DataArray 和 Dataset 的 coords 属性中的辅助变量。...xarray中的坐标有两种类型： 维度坐标 是名称和唯一的维度名称相同的1D数组(打印Dataset或 DataArray时 *号标记的变量)。...注： xarray 中的术语和 CF 中的术语不同。CF中的维度坐标称作坐标变量，而非维度坐标称作辅助坐标变量 [注1]。CF是指 Climate and Forecast [注2]。...，'virtual' 层坐标是不会存储在 DataArray 和 Dataset 对象的 coords 属性中的，尽管打印时会显示出来。...因为在 Dataset 和 DataArray 对象中每个多索引层都可以通过 ‘virtual’ 坐标获取，它的名称不能与相同对象的其它层，坐标和数据变量的名称冲突。
2、找到keras在tensorflow下的根目录 需要特别注意的是找到keras在tensorflow下的根目录而不是找到keras的根目录。...一般来说，完成tensorflow以及keras的配置后即可在tensorflow目录下的python目录中找到keras目录，以GPU为例keras在tensorflow下的根目录为C:\ProgramData...找到optimizers.py中的adam等优化器类并在后面添加自己的优化器类 以本文来说，我在第718行添加如下代码 @tf_export('keras.optimizers.adamsss') class...# 传入优化器名称: 默认参数将被采用 model.compile(loss=’mean_squared_error’, optimizer=’sgd’) 以上这篇如何在keras中添加自己的优化器...(如adam等)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
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。...Dataset是一种类似于字典的数据结构，用于存储多个DataArray，每个DataArray可以共享相同的坐标系。...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。
Dataset 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。...：相应变量的 DataArray 类字典容器 coords：用于 data_vars 标记点的 DataArray 类字典容器，比如数字，datetime对象或字符串数组 attrs：包含任意元数据的...OrderedDict 数据或坐标中变量的区别是语义上的，你可以忽略这些差异。...参见 和Pandas一起使用 Dataset 内容 Dataset 使用了 python 的字典接口，而通过 DataArray 提供值： # 判断变量是否包含在 Dataset 中 >> 'temperature...这和 linux 中的管道操作非常类似。
以下文章来源于MeteoAI ，作者学前班大队长 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。...索引核心方法 在xarray的官方文档中给出了如下几种索引方式 索引演示 对如下数据进行索引演示：名为ds的DataSet，名为temp的DataArray，数据链接在文末。...根据位置索引 位置索引是最直接也是最简单的索引方式，但是位置索引只对DataArray有效，对DataSet无效。下面用两种不同方法获取相同的值。 1....= LATITUDE_FORMATTER #y轴设为纬度的格式 return fig, ax 对数据中感兴趣的区域进行提取并简单的可视化。
但有两点要注意： 为了简化序列化操作， xarray 在 dumping 对象之前会将数组中的所有值加载到内存中。因此这种方式不适用于大数据集。...netCDF是源于地理科学的自描述二进制数据格式。 xarray 基于 netCDF 数据模式，因此磁盘中的 netCDF文件和 Dataset 对象是对应的。...但是在操作之前都会先将 DataArray 转换为 Dataset，从而保证数据的准确性。 一个数据集可以加载或写入netCDF 文件的特定组中。...更为重要的一点是：当你改变数据集的值时，如果只是改变了内存中 xarray，那么源文件是不会被改变的。 技巧： xarray 对服务器或本地磁盘文件的延迟加载并不总是有利的。..._FillValue：当保存 xarray 对象到文件时，xarray 变量中的 Nan 会映射为此属性包含的值。这在转换具有缺省值的浮点数为整数时就显得非常重要了。
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。 索引核心方法 在xarray的官方文档中给出了如下几种索引方式 ?...索引演示 对如下数据进行索引演示：名为ds的DataSet，名为temp的DataArray，数据链接在文末。...根据位置索引 位置索引是最直接也是最简单的索引方式，但是位置索引只对DataArray有效，对DataSet无效。下面用两种不同方法获取相同的值。 1....= LATITUDE_FORMATTER #y轴设为纬度的格式 return fig, ax 对数据中感兴趣的区域进行提取并简单的可视化。
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。...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)。...('space', [0.1, 0.2, 0.3])]) ...: # label lookup In [2]: da.sel(time=3) Out[2]: <xarray.DataArray...int64 3 * space (space) float64 0.1 0.2 0.3 # interpolation In [3]: da.interp(time=2.5) Out[3]: <xarray.DataArray...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。
ds.sst.isel(time=0).plot(vmin=20, vmax=30) 基本计算 xarray 的 DataArray 和 DataSet 对象可以无缝地使用计算操作符（如+, -, *,...apply_ufunc 函数的使用 上面可以调用np.log（ds）并使其在 xarray 中“正常工作”是非常幸运的，因为并非所有的库都能直接在 xarray 中正常工作。...import gsw # 若没有安装则需要在conda的base环境中运行下面的代码进行安装 # pip install gsw 比如我们需要进行将上述数据的 IPTS-68 温度转换为 ITS-90...类似于上面的np.log函数，我们可以直接将 xarray 的 DataArray 对象放在函数括号里。 gsw.t90_from_t68(ds.sst) ?...gsw.t90_from_t68(ds.sst) 当然也可以使用xr.apply_ufunc函数对于数组中的每个元素进行gsw.t90_from_t68操作。
中提取 numpy 数组 如果你需要将 xarray.DataArray 转换为 numpy.ndarray， wrf-python中的 wrf.to_np 函数可以帮助你完成这一操作。...尽管 xarray.DataArray 对象已经包含了 xarray.DataArray.values 属性用以提取 numpy 数组，但是用于编译扩展时仍会存在问题。...wrf.to_np 函数按照以下流程执行： 如果没有缺省值或填充值，那么将直接调用 xarray.DataArray.values 属性返回值 如果有缺省值或填充值，那么会用 xarray.DataArray.attrs...为了在输出数组中包含所有文件中的所有时间，设置 timeidx 参数为 wrf.ALL_TIMES（或设置为 None）。...然而，在字典中所有的WRF文件都应包含相同的维度。结果是一个数组，最左侧的维度是字典中的键。同样允许使用嵌套字典。
，类似于在Excel中做如下操作（比如针对营业额为2000的行，到提成比例表里取数据）： 那么，Table.SelectRows的结果如下图所示： 2、在Table.SelectRows得到相应的结果后...大海：这其实是Table.SelectRows进行筛选表操作时的条件，这相当于将一个自定义函数用于做条件判断，其中的(t)表示将提成比例表作为参数，而t[营业额]表示提成比例表里的营业额列，而最后面的[...营业额]指的是数据源表里的营业额，这里面注意不要搞乱了。...如下图所示： 实际上，你还可以先写一个自定义函数，然后直接在Table.SelectRows里面进行引用，具体写法如下： 后面就可以引用该自定义函数完成数据的匹配，如下图所示： 小勤：嗯，这种分开编写自定义函数的感觉好像更容易理解一些...大海：PQ里的函数式写法跟Excel里的公式不太一样，慢慢适应就好了。
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