xarray 支持多种文件格式(从 pickle文件到 netCDF格式文件)的序列化和输入输出。
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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。
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。
利用Python进行WRF模式后处理的应该都知道,wrf-python用来处理WRF模式结果比较方便,但又太笨重了,经常需要编写很多代码。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。
首先我们先导入所需的数据,本次使用的是经扩展重构的海表面温度 v5 数据集(Extended Reconstructed Sea Surface Temperature, abbr. ERSST)。这个数据集可追溯到 1854 年的海表面温度,并被广泛使用。
在sql中如何计算基尼系数,可以查看我的另一篇文章。两篇文章取数相同,可以结合去看。
Python作为最流行的编程语言之一,持续引领技术产业的发展,孕育了不断扩大的强大包生态系统。2023年,Python包在多样化的领域中展现出了引人注目的增长,反映了技术行业中不断变化的需求和创新。本文探讨了今年增长最快的Python包——它们不仅经历了飞速的增长,也显著推动了各个领域的进步。
气象领域的数据存储格式大多都是netCDF、HDF、Grib格式,这些文件格式已经发展的比较成熟了,大家也都已经习惯了处理这些格式的文件。但随着数据量的增加以及云计算的发展,这些文件系统已经无法满足需求,针对云计算优化的文件系统应运而生。
距离上次xarray的更新已经过去两个多星期了...,关于xarray插值方法的介绍官方文档已经给的比较详细了,也有公众号推送过相关文章 xarray指南:插值 基于xarray的气象场站点和格点插值,所以xarray的插值部分就不单独说了。
想如今气象数据netCDF(.nc)为盛,用者甚多,初学者见之仰天长啸,倘若再由Python经手,netCDF4-python,Iris,xarray,UV-CDAT选择众多,劳心伤神事小,逼出选择困难症事大。多番比对,选用xarray,解查安抚,化繁为简,最为称心。
现代气候学认为在相当长的时间段(一般认为是 30 年)中,变量多年平均是一个稳定的值。因此在一个时间段中,如果能够充分认识变量随平均状态的变化趋势,那么对于预测未来情况是非常有利的。那么这个所谓随着平均态的偏移值便可称为距平(异常,anomaly).
近几年,python在气象领域的发展也越来越快,同时出现了很多用于处理气象数据的python包。比如和NCL中的 WRF_ARWUser库类似的 wrf-python模块。
Unidata在其GitHub站点发起了一个地球科学相关的Python在线培训课程,主要包括大量的绘图示例以及很多气象常用库的入门教程。
封图:Photo by Eiliv-Sonas Aceron on Unsplash
最近,一些气象公众号讨论了气象领域的云计算和数据平台的问题,具体可以参考 美国气象行业如何应用云计算?气象业务该不该在线?
今天只是分享一些python库,涉及到地理数据分析,数据可视化和数据处理三个方面。
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Python资源。
今天直接给大家介绍一下我最近常用的空间绘图神器-Xarray,之所以给大家推荐这个工具包,是因为我最近在空间可视化课程中免费新增的部分内容,其就是使用Xarray工具绘制的。先给大家看一下新增的可视化预览图:
By: Ali Ahmadalipour (LinkedIn, Twitter)
Matlibplot 每次加载前都会载入运行时配置文件(rc, runtime configuration). 这个文件包含如何创建图形元素默认风格的信息。
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。
“ 大家好哇!继上次我们说完怎么安装python之后,这一次给大家分享一下怎么根据自己的需求来部署所需要的库,如numpy库等。”
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。
xarray 通过对plt.plot()的包装实现对线图的绘制。如前面所述,axes可以用变量进行标记,从而可以传递给底层matlibplot调用。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 感知器PLA是一种最简单,最基本的线性分类算法(二分类)。其前提是数据本身是
有许多与计算初始化地球科学预测的指标有关的软件包。但是,我们没有找到任何一个包可以统一我们的所有需求。
之前转载了一篇使用Python制作时间演化图的推文,后台留言说想要代码,但是我也没有那篇推文的代码。这次就把我平时用到的绘制时间动态变化图的工具介绍一下,同时附上代码。
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。科学家不仅需要相应的科学知识,还需要过硬的技术来处理、分析大量数据。
学习气象少不了与等值线 (contour line; isoline) 打交道。proplot 以 matplotlib、cartopy 包作为基础,可使用 matplotlib 中的方法来绘制等值线图。下面介绍一个简单的绘制气温的例子:
cfgrib 是 ECMWF 开发的 GRIB Python 接口,支持 Unidata’s Common Data Model v4,符合 CF Conventions。高层 API 接口为 xarray 提供 GRIB 解码引擎。底层访问和解码由 ECMWF 的 ecCodes 库实现。
受“甲方”委托,我写了一个计算T-N波作用通量水平分量的Python脚本。虽然之前我从来没有听说过“T-N波作用通量”这个东西,但是好在公式里每个物理量都还算眼熟,仔细捋顺了计算细节,最终成果还是受到了“甲方”的肯定。
无论安装以下哪种库,强烈建议在新环境下安装,之前在base环境下安装各种报错!!!如何在新环境下安装可参见我之前的总结或网上其他文章。
导入模块 from pyEOF import * import xarray as xr import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt Warning: ecCodes 2.22.0 or higher is recommended. You are running version 2.21.0 定义绘图函数 # create a function for visualization convenience
本篇文章将从数据下载、处理、神经网络训练、画图四个大步骤叙说笔者在复现 Deep learning for multi-year ENSO forecasts这篇文章的工作。所涉及Python库有 wget , matplotlib , numpy ,xarray , pytorch 等一系列在深度学习以及气象数据处理中经常使用的函数库,希望这篇文章能够对大家有所帮助。笔者也只是大学二年级的本科生,做这些东西也只是凭借个人兴趣,水平低下、错误频出也是常有的事情,请大家见谅。
5.使用给出的index,columns分别设定为lat,lon的DataFrame,创建一个DataArray
该驱动程序通过 Linux 网络堆栈实现 InfiniBand RDMA 传输。 它使具有标准以太网适配器的系统能够与 RoCE 适配器或运行 RXE 驱动程序的另一个系统进行互操作。 有关 InfiniBand 和 RoCE 的文档可以从 www.infinibandta.org 和 www.openfabrics.org 下载。 (另请参见 siw,它是 iWARP 的类似软件驱动程序。)该驱动程序分为两层,一层与 Linux RDMA 堆栈接口,并实现内核或用户空间动词 API。 用户空间动词 API 需要一个名为 librxe 的支持库,该支持库由通用用户空间动词 API libibverbs 加载。 另一层与第 3 层的 Linux 网络堆栈接口。要配置和使用 soft-RoCE 驱动程序,请使用“配置 Soft-RoCE (RXE)”部分下的以下 wiki 页面:https://github.com/linux-rdma/rdma-core/blob/master/Documentation/rxe.md
使用过WRF的人都知道,它的模拟结果是按照我们指定的时间间隔和模拟时间段依次输出的。但在处理数据的时候呢,比如想画一个时间趋势图之类的时候,挨个读取数据非常繁琐。我们希望能够把所有的数据或者某个我们关心的变量单独提取出来,让其按照指定的维度,如时间维度来排序并整合成一个文件。下面我就分享一下我在日常科研中为了解决这个问题而写的代码,供大家参考使用(代码很简单, 大家只需要把文件名、路径改成自己的就可以用了)。
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,又或者是想将两个数组元素相加,却没注意到它们都是list(列表),写成了list1+list2,结果变成了两个列表的合并。。。
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。 今天要介绍的就是xarray的索引功能,通过索引你可以对数据进行切片,从整体中提取你所关注的区域、高度或者时间。
上述步骤通常会产生很大的nc文件(>10G),尤其是在处理大量数据时。最近在处理卫星数据时,最终生成的文件甚至超过了50G,有些甚至超过了100G。而目前xarray对于nc格式的大文件存储让人头疼。在存储这些大文件时耗时很长,甚至可能会导致程序挂起。
本来是作为一部分内容的,但是推送有字数限制。因此拆分为三个部分,每部分都是单独的内容,基本不影响阅读。
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。
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