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。...访问数据集中的字典可以获取任意类别的变量。然而，xarray正是利用了索引和计算之间的差异。坐标中表示的是常数/固定/独立的量，而数据中表示的是变化/测量/依赖的量。...注： 因为数据集使用的是投影坐标，因此 latitude 和 longitude 表示2D数组，而 reference_time 表示做出预测时的参考时间，不是应用预测的有效时间 time。...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。...使用 xarray 创建新数据集不会造成性能损失，即使是从文件中加载。创建新对象代替那些存在的”变异“变量，对于理解代码来说是有利的。
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。...比如：mda.sel(x={'one': 'a'}, two=0) 类似 pandas，xarray 可以从多索引中选择部分索引。当多索引将为单索引时，返回的对象会重命名维度和坐标。...会将 Dataset 或 DataArray 添加到响应维度的新坐标集。...缺省坐标标签 每个维度的标签坐标是可选的。没有坐标标签时，基于标签的索引方法 sel 和 loc 使用标准的基于整数和位置的索引。...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。
与位置的描述有同样的问题，维度t在Python数组中是从0开始的，不是一个现实生活中的时间。基于上面同样的思想，我们可以定义t=0时，映射的时间坐标time = 2021-01-01。...假设Python数组1个步长对应时间坐标的一天，那么当时间维度t=1时，时间坐标为time = 2021-01-02。...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。...每一项包含坐标名称，括号代表与之关联的维度（可有多个），坐标值数据类型，部分坐标值。 另外，如果坐标名称与维度名称重名，则将标有*。 按字母顺序排序的维度名称列表（不含坐标名称）。...多个盘状垛堞的图标可以查看对应变量的部分数据。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。
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...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...计算多个预报数据的指标 加载另一个数据：48 小时预报 file_path = find_local_file( "grapes_gfs_gmf/grib2/orig", start_time
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 是包含坐标数据的变量，但不是维度坐标。它们可以是多维的，而且非维度坐标名称和它的维度名称没有关系。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。...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]。...转换非维度坐标变量为数据变量： >> ds.reset_coords() Dimensions: (time: 3, x: 2, y: 2) Coordinates...datetime64[ns] 2014-09-05 day (time) int32 6 7 8 注意：除了维度坐标变量之外，其余的非维度坐标变量均转换为坐标变量。
为了更好地处理WRF模型输出数据（当然因为wrfout文件太大了！），我们经常需要批量提取其中的变量，并将提取的数据保存为NetCDF格式（.nc文件），这样可以方便我们后续的分析和可视化操作。..., method='cat') # 将变量添加到数据集 dataset[var] = var_data print(dataset) # # 转换 projection 属性的值为字符串..., mode='w', format='NETCDF4', group=None, engine=None, encoding=None): """将 xarray 数据写入 NetCDF 格式的输出文件...使用适用于 wrf-python 的 xarray 数据结构。将投影对象转换为字符串以便作为 NetCDF 属性使用。...=ALL_TIMES, method='cat') var_data = write_xarray_to_netcdf(var_data) # 将变量添加到数据集 dataset
函数有 preprocess 参数，这个参数主要是在读取文件之前先进行一定的处理，如果批量操作涉及到维度合并等操作时比较有用，比如要合并的维度不是坐标，可能会出现以下错误，需要先将合并的维度设置为坐标...我的答案还是按照时间索引就行了。这里给上代码吧：注意 ds 的坐标一定要有 time维度，名称不一定是 time，但一定要有时间格式的坐标才行。...ds.sel(time=ds.time.dt.month.isin([1, 2, 3, 4])) 其实xarray 在时间序列处理方面的功能非常强大，而且内置了很多语法糖，比如按照季节筛选和计算，这些官方文档说的都非常详细...，以前也说到过 xarray系列｜教你更高效的进行数据处理和分析。...用 pandas 处理效率太低，就算用了 modin、swifter 和 pandarallel 这些傻瓜式一键加速工具也不能达到效果，猜测可能是在处理数据时有 xarray 的数据对象分配导致。
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。...xarray 通过使用Groupby 算法使这些类型的转换变得容易。下面给出了计算去除月份温度差异的海温月数据。...ds_anom_rolling 参数time=12指定了对维度time以 12 个月为周期（月数据）变动时间窗，center参数表明以当前窗的两侧筛选数据，否则是以当前窗的前 12 个月作为筛选目标（包括本身...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。...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。
利用 pandas 和 xarray 整理气象站点数据 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...用Python处理这种文本列表就需要用上 pandas 库了， xarray 库就是基于 pandas 的，虽然天天在用 xarray ，但是这还是第一次正儿八经用 pandas 处理数据，就当做一次学习的过程啦...一、 目标和步骤 将上图示例的文件处理为（站点，时间）坐标的 nc 格式数据，方便以后直接读取，主要有以下几个步骤： 将文本文件读取为 DataFrame 并将无效值替换为 Nan 将时间信息处理为...pandas 可用的时间坐标 将 DataFrame 进一步转换为 Dataset 并补充经纬度、站点名称信息 目标如图所示 ?...plt 定义处理过程中的函数： 处理时间坐标，利用 datetime 将整形的年、月、日转换为 pandas 的时间戳 def YMD_todatetime(ds): # 读取年月日数据，转换为
：数字，日期或字符串1D数组) attrs：包含元数据信息 xarray 使用 dims 和 coords 实现核心的元数据操作。...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。...如果维度名缺省，默认以dim_N的方式创建。坐标是可选的，而且维度不会自动扩展坐标标签。 注： 和 pandas 不同的是，pandas 中默认的轴标签总是以 0, ..., n-1的整数。...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。...对象或标量 1D数组或列表 (与坐标名称相同的维度名对应的1D坐标变量的值) {coord_name: coord} 字典，值与列表形式相同。
Scene其实是一个针对数据集的容器，并且提供了处理数据集的很多方法。...，而.dims则储存了维度和其他属性。...很多用户想将多通道合成为具有一定特性的数据，比如用一个数据来优化另一个，将3个或者更多数据合成为一张RGB真彩色图，或者任何其他特殊的数据集。...卫星图像数据的坐标系有两种：原始卫星幅宽坐标系、均匀网格投影坐标 It is also common to see the channels from a single sensor in multiple...Satpy可以让用户轻松地把数据集重采样，合并，或者投影。
这个数据集可追溯到 1854 年的海表面温度，并被广泛使用。 ? ERSST v5 下载完毕数据后，我们利用.open_dataset函数导入 NetCDF 数据 path = "......ds.sst.isel(time=0).plot(vmin=-2, vmax=30) 上述代码选取了时间维度第一个的变量 sst，同时通过vmin和vmax定义色标的绘制变量数值范围为-2 至 30....sst_kelvin 可以发现再进行计算操作后，数据集的维度和坐标都没有发生变化。...需注意的是，许多导入的 xarray 数据集存在单位（units）属性，这些属性可用于绘图，目前独立于 xarray 项目进行开发的包pint[1]可以实现对单位的完全感知并进行转换。...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) ?
里面包含各个坐标 attrs 获取原始数据的属性，比如变量的名字、单位等 Dataset Dataset可以简单的理解为由多个DataArray组成的集合，它有如下几个重要的属性 dims 获取维度的名字...，结果类似于字典，如{'x': 6, 'y': 6, 'time': 8} data_vars 获取物理量的名字 coords 获取一个类似于字典的结果，里面包含各个坐标 attrs 获取原始数据的属性...# 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...: 2 metre temperatur 通过xarray可以清晰的了解nc数据中的维度、坐标、物理量以及各种属性等信息。...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。
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。...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。...打开数据 import xarray as xr # 数据 f = '/home/mw/input/cru3546/cru_ts4.07.2021.2022.pre.dat.nc' # 打开数据集...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
作者：石异 (南京大学大气科学学院，硕士生) 利用 pandas 和 xarray 整理气象站点数据 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...用Python处理这种文本列表就需要用上 pandas 库了， xarray 库就是基于 pandas 的，虽然天天在用 xarray ，但是这还是第一次正儿八经用 pandas 处理数据，就当做一次学习的过程啦...一、 目标和步骤 将上图示例的文件处理为（站点，时间）坐标的 nc 格式数据，方便以后直接读取，主要有以下几个步骤： 将文本文件读取为 DataFrame 并将无效值替换为 Nan 将时间信息处理为...pandas 可用的时间坐标 将 DataFrame 进一步转换为 Dataset 并补充经纬度、站点名称信息 目标如图所示 二、 具体处理 1....plt 定义处理过程中的函数： 处理时间坐标，利用 datetime 将整形的年、月、日转换为 pandas 的时间戳 def YMD_todatetime(ds): # 读取年月日数据，转换为
前言 很多时候我们需要拿模拟数据和站点图作对比，那就需要把模拟数据插值到站点 今天来尝试两种WRF数据插值到站点的方法并使用meteva进行简单绘图 方法一：xesmf库重插值后使用meteva进行双线性插值到站点...dy + y0) # 使用 pyproj.transform() 将这些网格坐标点从 WRF 模型的投影坐标系转换回经纬度坐标系（PlateCarree投影），结果存储在 our_lons 和 our_lats...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...无疑是更简单的，并且插值后直接是xarray数组省去一步。
XGCM 是一个python包，用于处理由数值大气环流模型(GCMs)和类似网格数据集产生的数据集，这些数据集可以进行有限体积分析。...在这些数据集中，不同的变量位于不同的位置，相对于一个体积或面元素(如单元中心，单元面等) XGCM 解决了如何插值和差异这些变量从一个位置到另一个问题。...XGCM 使用并生成 xarray 数据结构，这是多维数组数据的坐标和元数据丰富的表示形式。...Xarray 是以多种方式分析 GCM 数据的理想工具，它提供了方便的索引和分组、坐标感知的数据转换以及(通过 dask)并行、核外数组计算。...虽然高度并行的超级计算机现在可以轻松地生成兆级和兆级的数据集，但普通的后处理工作流还是要与这些卷做斗争。
p = getvar(ncfile, "P") 关闭 xarray 和 metadata 有时候你只需要返回常规的 numpy 数组，而不关心元数据。通过以下两种方式可以禁用元数据。...' 维进行合并，时间维度将作为返回数组的最左侧维度。...，'Time' 维度被 'file' 维度替代了。...如果想要维持 ‘TIme’ 维度，只需设置 squeeze 参数为 False即可。...通过设置 latlon = True，将沿着剖面线计算经纬度坐标 # 并且添加经纬度坐标到 xy_loc 元数据，从而帮助绘图 p_vert = vertcross(p, z, start_point
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