note：column_stack,row_stack函数参数是一个元组np.delete()：删除行或列data = np.delete(data,3,axis=1) # 删除第四列
这部分包含的时 wrf-python 模块中的API，如果wrf-python提供的函数不能满足你的需求，你也可以根据已有的API重新编写一个处理函数或是其它的诊断函数。...函数效果相同 numpy 提取 返回 xarray.DataArray 实例中包含的 numpy.ndarray 数组 变量提取 从NetCDF文件或NetCDF文件对象序列中提取变量 辅助绘图 返回文件或是变量的地理边界...原始诊断方法 返回2D网格中一个线上的x,y点 配置方法 如果安装并打开了 xarray 则返回 True 其他 如果输入变量名是时间坐标则返回 True 类 异常 当诊断过程中发生错误是触发异常 CoordPair...类 存储 (x, y) 或 (lat, lon) 坐标对的类 CoordPairs 方法 返回 (latitude, longitude) 坐标对字符串 GeoBounds 类 存储地理边界的类 Projection...装饰器 算法装饰器 从封装函数输出进行单位转换的装饰器 元数据装饰器 为封装函数的输出设置元数据的装饰器 装饰器工具 确定文件中包含哪个变量的可调用类 类 可迭代封装器类 一个生成器和自定义可迭代类的封装类
Python提供了强大的库支持，如xarray和scipy.io.savemat，使得这种转换变得简单且高效 代码结构 加载nc文件：使用xarray库中的open_dataset函数打开nc文件，这会返回一个...提取数据：使用.values属性将选定的DataArray转换为NumPy数组，这是scipy.io.savemat所要求的格式。...保存为mat文件：使用scipy.io.savemat函数将NumPy数组保存到MAT文件中。你需要指定输出文件名和要保存的变量字典。...使用scipy.io.savemat保存NumPy数组 import numpy as np from scipy.io import savemat,loadmat # 创建一个简单的NumPy数组...打开NetCDF文件 ds = xr.open_dataset(nc_file) # 选择你想要的变量 data_var = ds['RAINC'] # 将xarray DataArray转换为NumPy
2.2索引 用户使用“索引”(访问子数组或单个元素)、“运算符”以及“array-aware 函数”与NumPy数组交互；这些共同为数组编程提供了一个易于阅读、可表达的高级API，而NumPy则处理快速操作的底层机制...然后将这些语句缝合成命令式或函数式程序，或者包含计算和叙述的笔记本。除了探索性工作之外，科学计算通常是在文本编辑器或集成开发环境(IDE)(如Spyder)中完成的。...分布式数组是通过Dask实现的，并通过xarray标记数组，按名称而不是按索引引用数组的维度，通过xarray将x[:, 1] 与 x.loc[:, 'time']进行比较。...理想情况下，使用NumPy函数或语义对专用数组进行操作会很简单，这样用户只需编写一次代码，然后就可以根据需要在NumPy数组、GPU数组、分布式数组等之间进行切换。...为了促进这种互操作性，NumPy提供了“协议”，允许将专门的数组传递给NumPy函数(图3)。NumPy则根据需要将操作分派到原始库。支持400多个最流行的NumPy函数。
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+, -, *,.../）和 numpy 数组函数。...numpy相关的数学函数均可以直接在 xarray 中直接运算。 我们以一个实例来开始下面的内容：用于海水热力学领域的Gibbs 海水工具包[2]。...这个包提供了对 numpy 数组进行操作的 ufunc。...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) ?
pandas（pd）包中的 Series 函数能够创建一维数组，np.ones((10,))创建了一个一维的 10 个全为 1 的数列，其结果如下所示 np.ones((10,))创建结果 在 python...中 List 函数能够将元组转为列表。...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。...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。
u 和 v 应为二维的 NumPy 数组或 NumPy 掩码数组（维度为 ny x nx）。 res=None （可选）一个 Resources 类的实例，包含 PyNGL 资源作为属性。...从版本 1.3.0 开始，如果 u 和/或 v 是掩码数组，则任何等于相应填充值的值将不会被绘制。...如果 u 和/或 v 不是掩码数组且包含缺失值，则应将资源 vfMissingUValueV 和/或 vfMissingVValueV 设置为这些值。...u 和 v：矢量的 U 和 V 分量，必须是二维数组或掩码数组。 res：可选参数，用于设置绘图资源。 输出：返回一个表示矢量图的 PlotId。...发展起来的当下，我们可以选择熟悉的xarray库读取数据，而不是使用pynio 反正填入绘图函数的参数numpy也可 xarray读取 import xarray as xr import numpy
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。...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。...因为 xarray 会将缺失值填充为 NaN，当用于编译扩展时会出错。还有就是一些程序可能可以用于 numpy.ma.MaskedArray，但含有 NaN 的numpy数组可能并不能工作。...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
参数： xarray_like，1 维，非负整数 输入数组。 weightsarray_like，可选 权重，与x的形状相同的数组。 minlengthint，可选 输出数组的最小数量的 bin。...参数： xarray_like 要进行分箱的输入数组。在 NumPy 1.10.0 之前，此数组必须是一维的，但现在可以具有任何形状。 binsarray_like 区间数组。...当actual和desired中的一个是标量，另一个是类似数组时，该函数会检查数组对象的每个元素是否等于标量。 该函数将处理 NaN 的比较，就好像 NaN 是一个“正常”的数字一样。...参数： func可调用函数 要测试的可调用函数。 *args参数 传递给func的参数。 ****kwargs**关键字参数 传递给func的关键字参数。 返回： 什么都没有。...参数： cls类 要装饰方法的类。 decorator函数 要应用装饰器的方法 testmatch编译后的正则表达式或字符串，可选 正则表达式。
具有如下特性： values： 包含数组值的 numpy.ndarray dims： 每个轴的维度名 (比如： ('x', 'y', 'z')) coords： 包含了每一个点信息的类字典容器 (比如...：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。...numpy.ndarray 数组，因此获取信息的方式和numpy中操作数组方式相同。...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。
如果你之前学习过python语言，那你一定不会对NumPy包[2]陌生。那有个问题便可以提出，为什么不直接使用numpy数组读取地球科学数据，而要使用xarray提供的读取方式？...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）。...这里我们是用来处理地理数据的，那么我们就需要引入处理地理数据的专用包xarray以及配套需要的numpy和pandas包。...name="Temperature Data" ) 可以注意到DataArray括号内的三行内容：第一行，利用Numpy包的np.ones函数创建一个3x4x2 numpy类的全1数组；第二行.../xarray-tutorial[3] 参考资料 [1] xarray包: http://xarray.pydata.org/ [2] NumPy包: https://numpy.org/ [3]
完整代码： import os import numpy as np import pandas as pd file = open("gini.txt", "r") #以只读方式从文件夹中读取一列家庭年收入的数据文档...row = file.readlines() #读取所有行 wealths = [] #定义一个wealths数组用于存放所有的数据 #以下开始将txt文件的数据逐个输入wealths数组...for line in row: line = list(line.strip().split('/n')) #strip移除字符串头尾指定的字符（默认为空格或换行符），split指定分隔符对...for i in range(0,len(wealths)): print(wealths[i]) #基尼系数计算的函数 def gini_coef(wealths): cum_wealths...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
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。...可以用以下对象创建 Dataset： pandas.DataFrame 或 pandas.Panel 分别沿其列或项直接传递给 Dataset 使用 Dataset.from_datafrom 的 pandas.DataFrame...虽然 xarray 不会强制限制属性设置，但是如果使用的不是 字符串，数字或 numpy.ndarray 对象，那么在序列化某些文件格式时仍可能会失败。...使用 copy 方法可以复制 Dataset，但是执行的是浅复制操作。就是说数组仍然存储在相同的 numpy.ndarray 对象中。...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。
装饰器允许通过将现有功能传递给装饰器，从而将功能添加到现有功能，该装饰器将执行现有功能以及其他代码。 我们将编写一个装饰器，该装饰器会在调用另一个函数时记录日志。 编写装饰器函数。...，可以将其分配给变量或传递给另一个函数。...注意：Python的标准库有一个数组对象，但在这里我专门指的是常用的Numpy数组。 列表存在于python的标准库中。数组由Numpy定义。 列表可以在每个索引处填充不同类型的数据。...数组需要齐次元素。 列表上的算术从列表中添加或删除元素。每个线性代数的数组函数的算术运算。 阵列还使用更少的内存，并具有更多的功能。 我写了另一篇有关数组的文章。 20.如何连接两个数组？...请记住，数组不是列表。数组来自Numpy和算术函数，例如线性代数。 我们需要使用Numpy的连接函数来实现。
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...或许你会说，那我直接用一个库，比如就用numpy不就好了。但是我们在实际处理气象上常见的nc数据时，还是离不开xarray、pandas、netCDF4，这些常用库的。...由于我自己也总是记混，经常debug到写过格式的情况，这里就索性把它们都写下来做一个备忘吧~ 1、numpy库 import numpy as np a = [1, 2, 3] # 创建数组 b =...np.array(a) # 将a转为array格式 c = np.ones([3,5],dtype=np.int) # 创建数值为1的，维度为3×5的整形数组 d = np.zeros([3,5],...='#',delimiter=None,skiprows=0,usecols=None) # 其中，fname:读取的文件、文件名；dtype：数据类型；comments：注释；delimiter：分隔符
您还可以使用 numba 提供的其他装饰器： @vectorize：允许将标量参数作为 numpy 的 ufuncs 使用， @guvectorize：生成 NumPy 广义上的 ufuncs， @stencil...这提供了类似于 numpy 数组运算（ufuncs）的速度。...target 参数传递给此装饰器，该装饰器使 target 参数为 parallel 时用于并行化代码，为 cuda 时用于在 cudaGPU 上运行代码。...“cuda” 进行矢量化通常比 numpy 实现的代码运行得更快，只要您的代码具有足够的计算密度或者数组足够大。...numpy 数组复制到指定设备，然后又将结果存储到 numpy 数组中所浪费的时间，Numba 提供了一些 函数 来声明并将数组送到指定设备，如：numba.cuda.device_array，numba.cuda
callable对象怎么实现的？ 还在觉得yield可有可无吗？ 还觉得装饰器与你没有毛关系吗？ NumPy 的多维数组reshape 成这个形、那个形，怎么做到的啊？...Python 常用的两个命名规则？ 说说 Python 的缩进原则 说出几个 Python 关键字 运算符 //，运算符 ** ，运算符 := 完成何操作？ 十六进制的整数前缀？...f(*a,**b) 可变位置参数，可变关键字参数怎么传参? 参数传递常见的以下 3 个异常，怎么理解？...装饰器都用在哪里，可否举几个例子？ wraps 装饰器确保函数被装饰后名称不改变 写个装饰器统计出某个异常重复出现到指定次数时，历经的时长。...使用 NumPy 创建一个 [3,5] 所有元素为 True 的数组 数组所有奇数替换为 -1; 提取出数组中所有奇数 求 2 个 NumPy 数组的交集、差集 NumPy 二维数组交换 2 列，反转行
用户使用“索引”（访问子数组或单个元素），“运算符”（例如，用于向量化运算的+，-和×和用于矩阵乘法的@），以及数组函数与NumPy数组进行交互；它们共同为数组编程提供了一个易于阅读和表达的高级API，...当使用数组对数组进行索引时，也会应用广播（图1c）。 其他的数组函数，例如求和，均值和最大值，将执行逐个元素的“归约”，在单个数组的一个、多个或所有轴上汇总结果。...理论上，使用NumPy函数或语义在专门的数组上进行操作将很简单，以便用户可以编写一次代码，便可以在NumPy数组、GPU数组、分布式数组等之间切换。...为了支持外部数组操作，NumPy添加了使用指定明确的API充当中央协调机制的功能（图2）。 为了促进这种互操作性，NumPy提供了“协议”（或操作合同）。允许将专门的数组传递给NumPy函数（图3）。...NumPy会根据需要将操作分派到原始库。支持超过四百种最流行的NumPy函数。该协议由广泛使用的库（例如Dask，CuPy，xarray和PyData/Sparse）实现。
装饰器允许通过将现有函数传递给装饰器，从而向现有函数添加一些额外的功能，该装饰器将执行现有函数的功能和添加的额外功能。 我们将编写一个装饰器，该装饰器会在调用另一个函数时记录日志。...，它可以被分配给变量或传递给另一个函数。...列表和数组有什么区别？ 注意：Python的标准库有一个array（数组）对象，但在这里，我特指常用的Numpy数组。 列表存在于python的标准库中。数组由Numpy定义。...如何连接两个数组？ 记住，数组不是列表。数组来自Numpy和算术函数，例如线性代数。 我们需要使用Numpy的连接函数concatenate()来实现。...从字典返回键列表 这可以通过将字典传递给Python的list()构造函数list()来完成。
封图：嵊雨饧 @巴音布鲁克 导入本期所需的包和数据 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import xarray as xr ds1....plot()方法中的参数figsize本质传递给了底层plt.figure....更底层可通过Numpy 数组理解线图的绘制方法 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,4)) x = data1d.time.data y = data1d.data...for axi in ax.flat:通过迭代器ax.flat对高维Axes数组ax迭代，获取每一个子图的Axes信息，在每一个循环过程中将各个Axes的地址赋值给axi（按址赋值），然后通过变量axi...如上述代码将各个子图的 轴坐标标签赋值为无字符串形式，即axi.set_ylabel("").
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