xarray 使用 dims 和 coords 实现核心的元数据操作。...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:...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。...1D坐标变量的值) {coord_name: coord} 字典，值与列表形式相同。
除了利用标签索引提取数据之外，也可以进行赋值操作： >> arr.loc['2000-01-01', ['IL', 'IN']] = np.random.rand(2) >> arr xarray.DataArray...# 查看 ds 变量数据 >> ds.ds.data array([[ 0.79241089, 0.52040491, 0.06832842], [ 0.97819127,...space) <U2 'IA' 'IL' 'IN' Data variables: ds (space) float64 0.7924 0.5204 0.06833 目前不支持使用索引对子数据集进行赋值...以上方法均是针对维度坐标变量。...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。
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)。...事实上，这些维度坐标内部使用的是 pandas.Index 存储其值。 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。...转换非维度坐标变量为数据变量： >> ds.reset_coords() xarray.Dataset> Dimensions: (time: 3, x: 2, y: 2) Coordinates...转换数据变量为坐标变量： >> ds.set_coords(['temperature', 'precipitation']) xarray.Dataset> Dimensions:...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。
如何将ORA-S5西太数据mat格式转为nc格式 前言 本文旨在展示如何将 ORA-S5 西太平洋区域的 MATLAB (.mat) 格式数据转换为 NetCDF (.nc) 格式，以便于进一步的数据分析和可视化...通过使用 Python 中的 scipy.io.loadmat 和 xarray 库，我们将构建一个 xarray.Dataset 对象，并最终保存为 NetCDF 文件。...此过程涉及数据解析、坐标系统设置以及数据变量的组织。 数据地址： http://msdc.qdio.ac.cn/data/metadata-special-detail?...打开变量文件 # 打开数据 file1 = '/home/mw/input/07251377/ORA-S5西太数据/oras5_201205.mat' # 使用loadmat函数加载.mat文件 mat_data...(u) 和 v-方向速度分量 (v) 等关键海洋学变量。
xarray (之前的 xray) 是一个开源的python库。通过提供 pandas 的核心数据结构N维变形功能，从而将 pandas 的标签数据功能应用到物理科学领域。...主要是想提供一个类似pandas并且能与pandas兼容的工具包来进行多维数组(而不是pandas 所擅长的表格数据)分析。采用的是地球科学领域广泛使用的自描述数据通用数据模型实现上述功能。...x (x) <U1 'a' 'b' Dimensions without coordinates: y 如果使用 Series 或 DataFrame 创建 DataArray，创建时将直接复制元数据信息...1, 2]) Coordinates: * dim_0 (dim_0) object 'a' 'b' 'c' 下面是 DataArray 的一些属性： # 类似 pandas 操作，可以直接赋值改变值...-0.01396 , -0.362543]]) Coordinates: * x (x) <U1 'a' 'b' Dimensions without coordinates: y 数据集中的变量可以有不同的类型甚至不同的维度
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。...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。...数据变量和坐标变量也分别包括在 data_vars 和 coords 类字典属性中： >> ds.data_vars Data variables: temperature (x, y,...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。
zarr2], dim='time') .chunk({'time': 10, 'lon': 100, 'lat': 100})) 文件写入时为了防止文件太大，可以通过 encoding 参数对变量进行压缩和数据类型调整...，比如通过 add_offset 和 scales 调整变量。...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。...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。...有效结合 xarray 和 pandas 能够更好的进行数据处理和分析，比如在不规则数据索引时。不要想单独利用某一个工具实现所有功能。 其中涉及到的一些点展开说的话篇幅太大，以后单独细说。
数据结构 xarray有两大数据类型：DataArray、Dataset。...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，比如变量的名字...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。
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。...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。...注意到coords中的"latitude":("y",[-90,-45,45,90],{"step": "5 degree"})，添加坐标参数属性的方法即在坐标值的后面添加上一个大括号括好的数据。...123 a （变量1）//00.51 x_b （坐标）-1012 b （变量2）0000/ 在这种情况下，综合了两个变量的坐标，并且将缺失的数据补足了nan值（已经转换为float类型）。
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 写入 GRIB 1 或 GRIB 2 文件 安装 推荐使用...数据集中 t 变量就是包含 36 个层次的温度场。...t.sel(isobaricInhPa=850) 赋值给单独的变量 (例如 t850)，那么仅会在第一次访问时会从文件中载入要素场值。...例如下面的代码使用 t.load() 将所有场的值加载到内存中，后续在 print() 语句中的数据访问操作就不会读取文件。
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。...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...如果指定值的话，那么从每个文件中提取变量时，指定值将应用于每个文件。在具有多个时刻的多个文件中，这样做可能是没有意义的，因为每个文件的第 n 个索引可能表示不同的时刻。...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...# 并且添加经纬度坐标到 xy_loc 元数据，从而帮助绘图 t2_line = interpline(t2, start_point=start_point, end_point=end_point
用户API 方法 诊断 从WRF输出中返回基本诊断变量 插值 返回3D场插值到2D平面(指定垂直层)的值 坐标转换 返回经纬度坐标对应的X,Y坐标 网格去栅格 返回去栅格化后的变量，与NCL中的wrf_user_unstagger...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...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...__iter__() 时会返回一个新的迭代器到序列的开头
可以看出这个文件主要由x,y,z三个变量组成。...x变量赋值为经度 lat=f['y'][:]#赋值为纬度 height=f['z'][:]#将z变量赋值为高度 fig=plt.figure(figsize=(10,9),dpi=500) ax=fig.add_subplot...第一种本质上是将数据扣出一块，只绘制这一块，速度大大提高。 为什么要插这一句嘴，实际上有助于我们在接下来绘制剖面图时理解切片操作。...接下来是一个五维数据的剖面图绘制，当然其实没什么意义了，但是可以帮助各位读者更好理解切片降维方法 ? 可以看出，这个文件里的z与五个参数有关，所以可以称为五维变量，听起来很可怕实际上很简单。...我还没有画过，但是猜测应当是这个数据为四维数据，将经度、纬度做降维处理，从图上可以看出，这张图代表（30.28°E，108.93°N）这一个点的整层数据随时间的变化。
, 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。...= xarray_array.copy() # 从变量中删除坐标信息 del xarray_array_out.attrs['coordinates'] # wrf-python...=ALL_TIMES, method='cat') var_data = write_xarray_to_netcdf(var_data) # 将变量添加到数据集 dataset
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...，从外到内的坐标依次是：年、月、站点、日 ?...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
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。...f 注意到**在 python 中代表乘方，此处** 2代表平方。...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) ?
索引和数据 综上，对于 pd.Series 函数的理解可如下进行理解 pd.Series函数 若要将变量 series（pandas 类型）转为 xarray 类型只需在变量后加上.to_xarray...data_vars={"a": ("x", np.arange(5)), "b": (("x", "y"), np.ones((5, 4)))} ) ds 对象ds to_series:将多变量数据...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。...xarray 对象可以能用to_zarr[13]方式以 Zarr 文件的形式写入到硬盘。
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。...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...提取变量pre第一个时次数据 # 提取月降水 monthly_pre = ds['pre'][0] monthly_pre 提取指定经纬度范围数据 min_lon = 80 min_lat = 20
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