题目 给你一个整数数组 nums ，另给你一个整数 original ，这是需要在 nums 中搜索的第一个数字。...接下来，你需要按下述步骤操作： 如果在 nums 中找到 original ，将 original 乘以 2 ，得到新 original（即，令 original = 2 * original）。...返回 original 的 最终 值。 示例 1： 输入：nums = [5,3,6,1,12], original = 3 输出：24 解释： - 3 能在 nums 中找到。...while original in s: original <<= 1 return original 36 ms 15.1 MB Python3 ---- 我的CSDN
文章的目标 第一：了解netCDF数据块chunk的概念； 第二：导入dask库，并启动并行处理机制； 第三：计算并绘制高分辨率模型的最大日降雨量。...读取数据，但是这里读取数据的方法，与前面的课程有非常明显的不同（前面用的是xarray.open_dataset来一次性读取nc文件到内存中），这里用到的是xarray.open_mfdataset函数分批读取数据...按照chunk参数指定的500MB的大小，dask并非将7个nc文件的数据一次性读取到系统内存中，而是遵从一块一块数据读取的原则。...如果chunk太小，频繁的调度数据并处理数据将导致效率低下，整体耗时可能依然比较高；如果chunk太大，可能会导致系统运行缓慢，甚至内存泄漏。...5、总结 本文的主要知识点： 学会用dask和xarray库让netCDF数据加载、处理和可视化等操作更加简单； Dask可以通过并行加速数据处理，但需要特别注意数据分块大小。
对于字符串而言，可以将字符串中的各个字符提取出来，其结果如下所示 list("abcdefghij")运行结果 上述的 list 函数创建了一个列表。这个列表赋予了 index 值。...将 ds（Dataset）中的变量a转换为 pandas 类型 ds.a.to_series() ds.a.to_series() 如何理解这一句代码呢？...Xarray 采用open_dataset / open_dataarray 函数读取NetCDF 文件，采用to_netcdf方法将数据写入文件。...Xarray 的 Zarr 后端允许 Xarray 利用这些功能。...” 读取 zarr 文件 xr.open_zarr("ds1.zarr", chunks=None) 将 chunks（分块）参数设置为 None 可以避免 dask 数组（在后面的章节中会详细介绍）
鉴于用户反馈，朝曦dawn将Satpy Overview翻译成中文，并建议开发者建立了PyTroll Slack的中文版块。...For help on developing with dask and xarray see Migrating to xarray and dask[9] or the documentation...此外，Satpy通过dask.array.Array对象实现多线程计算，从而提高处理性能。 更多信息参考dask和xarray的使用说明。...Satpy将所有可能的enhancement方法隐藏起来，仅仅为用户提供默认最美观的图像。...: https://docs.dask.org/en/latest/array-api.html#dask.array.Array [9] Migrating to xarray and dask: https
将气象数据可视化为生动的GIF动画 前言 在气象学的世界里，数据不仅仅是冰冷的数字，它们是自然界中风、云、雨、雪的直观反映。...对于气象爱好者和博主来说，能够将复杂的气象模式转换成易于理解且吸引人的视觉内容，是一种既有趣又具挑战性的技能。...今天，我们将探索如何使用Python中的geogif库来创建动态的GIF图像，将一系列静态的气象数据图像串连起来，形成一段段生动的动画。...If the `~xarray.DataArray` contains a `dask.array.Array`, use `dgif` (delayed-GIF) instead....GIF动画，还体验到了将复杂信息简化并以视觉形式呈现的魔力。
('rasm', chunks={'time': 12}) 此数据集为xarray官方提供的示例数据。...xarray的dataset对象的每一个切片。...netCDF可是的写操作一直是xarray的痛点，尤其是在并行写和增量写文件方面。...目前新版本的netCDF库也逐渐支持zarr格式，但还没测试过效果如何。如果不是一定要netCDF格式的话，可以尝试使用zarr格式。 后话：虽然本文使用了dask，但是涉及到dask的内容比较少。...最近在处理数据时用到了dask，后面有时间可能会更一些dask相关的推文，比如数据并行处理。
以下内容没有过多代码，对于很新的新手可能不是很友好，但如果你已经接触 xarray 一段时间，对其数据结构和常用函数有所了解，相信会对你有帮助的。...，以前也说到过 xarray系列｜教你更高效的进行数据处理和分析。...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。...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。...注意如果涉及到其它库的数据对象时可能会失效。 涉及到大量的数据处理时，可以结合 xarray 和 dask 改善效率，但是 dask 的学习成本稍高一些。
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。...由于一些原因，xarray直接处理WRF模式结果一直是痛点： WRF输出的nc格式文件不是CF兼容的 wrf-python 需要和 netCDF4-python 和 xarray 接口交互 wrf-python...中缺乏接口以充分利用dask的并行能力 salem 库可以处理WRF模式结果，然后和 xarray 对象整合，但是 salem 库在处理诊断量方面不是很方便。...为了充分利用 xarray 的强大功能，NCAR近期发起了名为 xwrf 的小项目。...并且可以直接利用 xarray 的强大功能，尤其是可以利用 dask 进行并行处理。
Dask.array的分块策略 3.1 数组分块的优势 Dask.array的核心设计思想之一是将数组拆分成小块，并使用延迟计算的方式执行操作。...这种分块策略有以下几个优势： 处理大规模数据：将数据拆分成小块，可以使Dask.array处理比内存更大的数据集。每个小块可以在内存中处理，从而有效地利用计算资源。...3.2 调整分块大小 在Dask.array中，我们可以通过da.rechunk函数来调整数组的分块大小。...默认情况下，Dask.array会自动选择分块大小，但有时候我们可能希望手动调整分块大小以获得更好的性能。...为了减少数据复制，我们可以使用da.rechunk函数来手动调整数组的分块大小。较小的分块大小可以减少中间数组的大小，从而减少数据复制的开销。
支持 Python 2 的 0.9.6.x 系列将继续维护并接收重要的错误修正， 支持 Linux、MacOS 和 Windows，唯一的依赖是 ecCodes 的 C 库 所有支持的平台都可以使用...conda-forge 包安装 延迟和高效读取数据，节省内存占用和磁盘访问 允许使用 dask 进行大于内存的分布式处理 支持将坐标转换为不同的数据模型和命名约定 支持将 GRIB 文件的索引写入磁盘，...以在打开时保存全文件扫描 处于 Alpha 的功能有： 安装 cfgrib 实用程序，该程序可以将 GRIB 文件转换为 to_netcdf，并可以选择将其转换为特定的坐标数据模型 支持将精心设计的 xarray.Dataset...高级特性 cfgrib 的 engine 支持 xarray 的所有只读特性，例如： 使用 xarray.open_mddataset() 将多个 GRIB 文件合并到一个单一的 dataset 使用...dask 处理大于内存的数据集 使用 dask.distributed 进行分布式处理 后续会研究如何使用这些特性。
温馨提示 由于可视化代码过长隐藏，可点击运行Fork查看 若没有成功加载可视化图，点击运行可以查看 ps:隐藏代码在【代码已被隐藏】所在行，点击所在行，可以看到该行的最右角，会出现个三角形，点击查看即可...前言 项目目标 通过Python完成gpm卫星数据下载、读取与绘图 项目方法 在以下内容中，将详细介绍GPM-api库的使用 安装与导入库 !..., product=product, product_type=product_type, version=version, storage=storage, ) 转为xarray...xarray.Dataset> Size: 5GB Dimensions: (cross_track: 49, along_track: 7936,...，难得的是能够转为xarray格式，这大大方便我们进行数据处理 参考链接： https://gpm-api.readthedocs.io/en/latest/03_quickstart.html https
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。...ctl文件类似于NetCDF文件的头信息，包含了除了变量数据以外的所有维度、属性和变量的信息。 xgrads是为解析和读取GrADS常用的.ctl文件而设计的。目前，它可以解析各种.ctl文件。...但是，只有常用的原始二进制4D数据集可以使用dask读取，并以xarray.Dataset的形式返回，其他类型的二进制数据，如dtype 是 station 或 grib，将来可能会得到支持。...xgrads 提供了两个函数直接解析 .ctl 相关的二进制文件为 xarray.Dataset 对象，可处理单个文件或批量读取文件： 单文件 from xgrads import open_CtlDataset...的兼容，利用此工具将grads文件解析为xarray对象可以更好的利用xarray的大量函数，更好的进行数据分析和可视化。
Pangeo开源生态系统 基于 Jupyter、Xarray、Dask 工具套装的云数据分析和可视化 Pangeo发展历程 Pangeo始于2016年哥大的一次研讨会，这次研讨会是科学和技术的碰撞。...Pangeo协同多方共同简化了Dask在不同的集群上进行部署和管理，从而使Data+Xarray在数据处理和分析方面更加便捷。...利用Dask+Xarray提供的生态为海洋、天气和气候提供更高级的分析能力。...Pythia项目将覆盖Python语言基础到高级课程，适用于不同的开发阶段。...，开发Xarray和深度学习库（比如Tensorflow和PyTorch）的高级接口以弥补Xarray和机器学习库之间的鸿沟。
PyAOS(Python for Atmosphere and Ocean Science)是面向大气和海洋科学的Python社区，由Damien Irving博士创建维护，旨在为大气和海洋科学领域的科研人员提供相关的...PyAOS网站总结了大气和海洋科学领域所使用的Python工具，以及工作流，包括所涉及到的核心库、高级工具库等，比如 xarray、MetPy、Iris、eofs、PyART、pandas、Dask等。...(Deepak Cherian) Lightweight accessor for xarray objects that interprets CF attributes....It focuses on the time domain with custom functions for Xarray and Dask data. climate-indices (James...除了对上述工具的总结，PyAOS网站还推荐了一些大气和海洋科学领域的教程和书籍。 —END—
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。当你要执行高强度计算之前，应先执行 load 方法将数据加载到内存中。...对于文件太大而无法适应内存的数据集来说，这是非常有效的策略。xarray 整合了 dask.array 来提供完整的流计算。...基于 gzip 的数据块压缩可以有效的节省空间，尤其是稀疏数据。当然这会产生很大的性能开销。HDF5 可以完全将块读入内存，其解码速度是 50-100 MB/s。...时间单位 'units' 和 ‘calendar’ 属性控制 xarray 如何将 datetime64 和 timedelta64 数组序列化为数值数组。'...注意： 如果你安装了 dask 的话，可以使用 open_mfdataset 合并多个文件： xr.open_mfdataset('../*.nc') 此函数会自动合并并连接多个文件为一个 xarray
，旨在为大气和海洋科学领域的科研人员提供相关的Python资源。...PyAOS网站总结了大气和海洋科学领域所使用的Python工具，以及工作流，包括所涉及到的核心库、高级工具库等，比如 xarray、MetPy、Iris、eofs、PyART、pandas、Dask等。...(Deepak Cherian) Lightweight accessor for xarray objects that interprets CF attributes....It focuses on the time domain with custom functions for Xarray and Dask data. climate-indices (James...除了对上述工具的总结，PyAOS网站还推荐了一些大气和海洋科学领域的教程和书籍，感兴趣的可以点击 阅读原文 查看。
当前众多学科的科学研究都依赖于计算机，比如气候、天气、大气化学、空间天气等的模拟都需要超算。模拟和观测都会产生的大量数据，分析这些数据同样需要强大算力的支持。...计算环境的飞速发展，云计算和围绕Python构建的开源科学工具生态系统受下，Pythia应运而生，Pythia项目将提供一个公共的、可通过网络访问的培训资源，帮助地球科学家更有效地使用科学Python生态系统和云计算来理解大量的科学数据...Python基础书 此部分提供了Python相关生态各模块的介绍，包括Jupyter、Cartopy、Xarray、Pandas、Matplotlib等，适合刚接触Python的学习。...Python资源库 此部分囊括了大量的Python教程，包括Unidata、Metpy、Xarray、Dask、Matplotlib、WRF-Python等，看下面常常的列表就知道有多少了～日常使用Python...所需要的工具几乎都有了，还有一些特定场景所使用的工具，可以找感兴趣的详细阅读。
首先，将一个Numpy数组转换为Dask数组，然后进行并行计算。...()函数将一个Numpy数组转换为Dask数组，并指定了块的大小。...Dask与Numpy的并行运算对比 假设有一个计算密集型任务，比如矩阵乘法，使用Dask和Numpy的执行方式不同。Numpy会一次性在内存中执行整个操作，而Dask则通过分块的方式实现并行处理。...由于Dask的分块机制，它能够更高效地利用多核CPU进行矩阵乘法计算。...使用内存映射文件 对于非常大的数据集，直接使用内存可能会导致内存不足错误。Dask可以将数据存储在磁盘上，通过内存映射的方式逐块读取和处理数据。
前言 希望修改grib中的变量，用作WRF中WPS前处理的初始场 python对grib文件处理的packages python中对于grib文件的处理方式主要有以下两种库： 1、pygrib 2、xarray...+cfgrib 优缺点对比 优点 缺点 pygrib 读取文件速度快，重写数据方便 查看文件信息相对于cfgrib较麻烦 xarray+cfgrib - 直接将grib文件解析为常见的dataset格式...xarray.open_mfdataset 对于大内存的文件，需要搭配dask使用 读取任意grib 的keys >>> ds = xr.open_dataset('era5-levels-members.grib...将数据写入新的grib文件！有用！...问题解决：将滤波后的数据替换原始grib中的数据再重新写为新的grib文件 pygrib写grib文件的优势在于，写出的grib文件，基本上会保留原始grib文件中的信息，基本的Attributes等也不需要自己编辑
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