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。...xarray 支持四种索引方式 (见下表)： 维度查找 索引查找 DataArray Dataset Positional By integer arr[:, 0] 不可用 Positional By...会将 Dataset 或 DataArray 添加到响应维度的新坐标集。...使用 reindex 方法可以索引特定维度： >> arr.reindex(space=['IA', 'CA']) array...coordinates: x 如果两个 xarray 对象至少有一个没有坐标标签，只要有相同的维度名和大小，同样可以执行对齐操作。
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。...DataArray将维度名称，坐标和属性添加到多维数组，而Dataset则是多个DataArray数组的集合。 “什么叫做类，什么叫做实例？ 苹果是水果的组成部分，那么苹果称为水果的类。...，如何将数据与实际时空关联在一起呢？...如果坐标名称与维度名称重名，则用粗体标记维度名称，而非text形式的*。默认情况下，若在笔记本中直接查看某个xarray对象，直接写对象名称即可。
，创建时将直接复制元数据信息： In [7]: xr.DataArray(pd.Series(range(3), index=list('abc'), name='foo')) Out[7]: <xarray.DataArray...xarray提供了四种索引方式： # 通过整数进行索引 In [12]: data[[0, 1]] Out[12]: array([[-...()> array(-1.4526610277231344) 但在集合操作时使用维度名代替轴： In [20]: data.mean(dim='x') Out[20]: <xarray.DataArray...是 xarray.DataArray 对象的类字典容器，也可以认为这是一个多维的 DataFrame。...NetCDF 使用 to_netcdf，open_dataset 和 open_dataarray 方法可以直接读取及写 xarray 对象。
DataArray xarray.DataArray 是 xarray 库中带标签的多维数组。...维度提供了xarray使用的维度名称，从而代替大多数 numpy 函数所使用的 axis(轴) 参数。...>> xr.DataArray(data) array([[ 0.703916, 0.145702, 0.623297...在 V0.9之前，xarray会仿照这种方式：如果没有指定坐标参数的话，xarray会提供默认值。 以下方式可以指定坐标信息： 值列表和维度数大小相同，为每个维度提供坐标标签。...元组形式： >> xr.DataArray(data, coords=[('time', times), ('space', locs)]) <xarray.DataArray (time: 4, space
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)。...非维度坐标在绘图或索引时非常有用。除此之外， xarray 不会限制使用与其相关的值。它们不需要进行对齐或自动索引，也不需要在计算时进行匹配。 注： xarray 中的术语和 CF 中的术语不同。...索引 使用 .to_index 方法可以将坐标转换为 pandas.Index： >> ds['time'].to_index() DatetimeIndex(['2014-09-06', '2014-...(np.random.rand(4), coords={'spec': midx}, dims='spec') >> mda array([ 0.323193...>> mda['band'] array(['R', 'R', 'V', 'V'], dtype=object) Coordinates
= xr.DataArray(df) da array([[5], [6], [7],...lon) float64 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 ... 2.0 2.0 2.0 2.0</u10 '2020-01-01' '2020-01-02' 二、数据存取和基本属性 14.将第...(day: 2, lat: 4, lon: 4)> 17.将第13题的Dataset保存为.nc文件 ds.to_netcdf('dataset.nc') 18.读取刚刚保存的Dataset文件 data...lat: 4, lon: 4)> 30.将28题da中所有元素乘以3 da*3 array([[ 3., 3., 3., 3...lat: 4, lon: 4)> 31.将28题da中所有元素取sin值 np.sin(da) array([[ 0.841471
数据结构 xarray有两大数据类型：DataArray、Dataset。...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。...# 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...xarray封装了matplotlib的部分绘图函数，一行代码就可以将数据画出来，不过作为一个负责的公众号，还是用cartopy顺带加载了地图。
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。...同样可以利用 to_* 类方法将 DataArray 转换为 DataFrame, Dataset, Series, Dict, netcdf, masked_array。...注意：使用 __setitem__ 和 update 将 DataArray 或 pandas 对象赋值给 Dataset时，会和原始数据索引进行自动对齐。...数据集转换 除了上述的类字典方法外， xarray 还有一些其它方法可以将数据集转换为其它对象。...drop，那么就会删除使用此维度名的所有变量： >> ds Dimensions: (time: 3, x: 2, y: 2) Coordinates
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。...xarray库的核心数据结构是DataArray和Dataset。DataArray类似于NumPy数组，但它包含坐标和维度标签，使得数据更易于理解和操作。...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。...You are running version 2.14.1 可以看到有pre和stn两个变量，数据单位说是mm/month，那么pre就是月降水 再看维度，(time, lat, lon) 下面对数据进行切片
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。...通过数字索引 >>>temp[:,1,1] array([249.14844, 256.4179 , 247.45125, 254.26143...通过标签索引 >>>temp.loc[:, 89.25, 0.75] array([249.14844, 256.4179 , 247.45125...通过维度的名字就可以不必按照指定的维度顺序对数据进行切片了。...对DataArray和DataSet都有效，且方法一致。
DataArrays Satpy’s lower-level container for data is the xarray.DataArray[7]....Satpy针对数据的低级容器是xarray.DataArray，在Satpy里称为Datasets。...See the XArray documentation for more info on handling xarray.DataArray objects....更多信息参考xarray.DataArray的说明。...: https://xarray.pydata.org/en/stable/generated/xarray.DataArray.html#xarray.DataArray [8] dask.array.Array
)) enable_xarray() # 方法b p_no_meta = getvar(ncfile, "P", meta=False) print (type(p_no_meta)) 从DataArray...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...，'Time' 维度被 'file' 维度替代了。
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。...通过数字索引 >>>temp[:,1,1] array([249.14844, 256.4179 , 247.45125, 254.26143...通过标签索引 >>>temp.loc[:, 89.25, 0.75] array([249.14844, 256.4179 , 247.45125...通过维度的名字就可以不必按照指定的维度顺序对数据进行切片了。...对DataArray和DataSet都有效，且方法一致。
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)。...da.interp(time=2.5)，将时间维原本不存在的2.5插值了出来(22行)。...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。
转换 将 time，step 和 pl 都扩展为维度，并将单位转为摄氏度 field = field.expand_dims(["time", "step", "pl"]) field = field...使用 meb.xarray_to_griddata() 函数将要素场对象转为 meb.grid_data() 函数生成的 xr.DataArray 对象 可以看到，对于单个要素场，该函数自动生成了 memeber...维度，坐标值为 0 grid_data = meb.xarray_to_griddata( field, level_dim="pl", time_dim="time",...计算 计算 024 时效与该时刻分析场的均方根误差 载入数据 整合函数，实现如下功能： 使用 nwpc-data 从 GRIB 2 文件中加载要素场 将返回的要素场转换为 xr.DataArray 对象...计算指标 计算均方根误差 RMSE 使用 squeeze 方法删掉长度为 1 的维度，将数据变为二维矩阵 mem.rmse( anal_grid.squeeze(), fcst_grid.squeeze
——（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...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。...to_dataframe：将DataArray或Dataset对象转换为pandas.dataframe（数据框）。注意到DataArray对象名称与转换为数据框的名称一样都为a。...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。...: http://xarray.pydata.org/en/stable/generated/xarray.DataArray.to_pandas.html [7] NetCDF: https://www.unidata.ucar.edu
1计算方法 import numpy as np import xarray as xr def compute_weighted_rmse(da_fc, da_true, mean_dims=xr.ALL_DIMS...参数: da_fc (xr.DataArray): 预测值。 da_true (xr.DataArray): 真值。...参数: da_fc (xr.DataArray): 预测值。 da_true (xr.DataArray): 真值。...参数: da_fc (xr.DataArray): 预测值。 da_true (xr.DataArray): 真值。...weights_lat.mean() mae = (np.abs(error) * weights_lat).mean(mean_dims) return mae 2计算示例 import xarray
一般将这个残差称为距平。 对转换（Transformations）操作而言，消除数据的气候平均是一个很好的例子。转换操作对分组的对象进行操作，但不改变原数据的维度尺寸。...da 此处创建 DataArray 类型 da 的方法与之前创建 DataArray 稍有不同。...两者创建的区别在于如果用列表创建 DataArray 的话，坐标名称和维度名称是重名的（Coordinates 项会加粗或者在名称前加*）。若要创建非索引坐标，则必须通过字典创建。...对于多个维度的创建，列表的创建方法也与之前的字典创建方法类似 foo = xr.DataArray( np.random.rand(4, 3), dims=("time", "space")...foo 多个维度dims需用小括号或者方括号包裹。不同的 coords 之间的参数用逗号间隔，因为用列表创建坐标维度的特性，无需写坐标维度名称。坐标维度的名称将沿用维度名称的名字。
is a perfect sphere wgs_proj = pyproj.Proj(proj='latlong', datum='WGS84') # pyproj.transform() 函数用于将经纬度坐标...数组 In [11]: # 创建xarray数据结构 t = xr.DataArray(z_target_grid, coords=[('lat', our_lats...[:, 0]), ('lon', our_lons[0, :])], dims=['lat', 'lon']) # 将DataArray添加到Dataset中 ds_inter...= xr.Dataset({'temp': t}) ds_inter meteva 转换xarray为grid_data（meteva可以绘制的格式） In [12]: tnn =meb.xarray_to_griddata...(ds_inter) print(tnn) #对于da0里面的维度坐标名称为lon,lat，程序能够自动识别 *** <xarray.DataArray 'data0' (member: 1, level
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