我想根据特定的组对xarray数据集进行下采样,所以我使用groupby来选择组,然后在每个组中抽取10%的样本。我正在使用下面的代码,但是我得到了IndexError: index 1330 is out of bounds for axis 0 with size 1330,这表明我的函数正在返回一个空数组,但是subset绝对有非零维。
我当时使用的是squeeze=True,我认为这将允许提供新的维度,但这并没有帮助,所以我将其改为squeeze=False。
你知道会发生什么事吗?谢谢!
# Set random seed for reproducibility
np.random.
我正在尝试解压缩一个文件,但是在运行以下代码时我得到了这个错误:
import pickle
import pandas as pd
import numpy
unpickled_df = pd.read_pickle("./ToyData.pickle")
unpickled_df
或
import pickle
# load : get the data from file
data = pickle.load(open('ToyData.pickle', "rb"))
错误输出:
AttributeError
我想从我的熊猫数据中创建一个多路应急表,并将其存储在xarray中。在我看来,使用和应该足够简单,但我在熊猫v1.1.5中得到了"TypeError:无法将'intervalint64‘解释为数据类型’“。(v1.0.1给出"ValueError:所有数组必须相同长度“)。
In [1]: import numpy as np
...: import pandas as pd
...: pd.__version__
Out[1]: '1.1.5'
In [2]: import xarray as xr
...: xr.__versio
我有这个类/对象:
function Shape(){
this.xArray = new Array();
this.yArray = new Array();
this.selectedColor;
}
在我的代码中,我一直在创建对象,并将它们添加到另一个数组中。如下所示:
var shapes = new Array();
var current = new Shape();
function onmousemove(e){
current = new Shape(); // won't create a new ojbect!!
curr
我从这个网站获得了示例代码:
我想知道为什么示例程序不能在我的计算机上使用xarray-0.15.0或xarray-0.15.1。
原始代码在下面
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import xarray as xr
import metpy.calc as mpcalc
from metpy.cbook import get_test_data
from metpy.interpolate imp
假设我有一个类模板,它有一个成员pData,它是一个任意类型T AxB数组。
template <class T> class X{
public:
int A;
int B;
T** pData;
X(int a,int b);
~X();
void print(); //function which prints pData to screen
};
template<class T>X<T>::X(int a, int b){ //constructor
A = a;
这个问题很简单,但我在网上找不到答案。我有一个Dataset,我只想给它添加一个命名的DataArray。就像dataset.add({"new_array": new_data_array})一样。我知道merge、update和concatenate,但我的理解是merge用于合并两个或更多的Dataset,concatenate用于连接两个或更多的DataArray以形成另一个DataArray,而我还没有完全理解update。我已经尝试过dataset.update({"new_array": new_data_array}),但是我得到了以下错误。
I
我想计算一下 --见ex1-Calculate Decile Index (DI) with Python.ipynb。
pandas实现非常简单,但我需要帮助使用groupby_bins()功能将bin标签应用于新的variable / coordinate。
工作示例(测试数据集)
import pandas as pd
import numpy as np
import xarray as xr
time = pd.date_range('2010-01-01','2011-12-31',freq='M')
lat = np.linspa
我已经安装了PyMc3,但是import pymc3 as pm失败了。以下是错误消息:
WARNING (theano.configdefaults): g++ not available, if using conda: `conda install m2w64-toolchain`
C:\Users\miallana\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\theano\configdefaults.py:560: UserWarning: DeprecationWarning: there is no c++ c
我有一个netCDF文件,其中的time维度包含2年内按小时计算的数据。我想要取平均值,以获得每个月每天每小时的每小时平均值。我试过这个:
import xarray as xr
ds = xr.open_mfdataset('ecmwf_usa_2015.nc')
ds.groupby(['time.month', 'time.hour']).mean('time')
但是我得到了这个错误:
*** TypeError: `group` must be an xarray.DataArray or the name of
我最近更新了我的xarray,但现在在导入它时遇到一个错误: $ python3
Python 3.8.10 (default, Jun 2 2021, 10:49:15)
[GCC 9.4.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>import xarray
No protocol specified
>>> 这是什么意思?它是否与对其他东西的依赖有关?我使用p