以下文章来源于深雨露 ，作者嵊雨饧 封图：Photo by Annie Spratt on Unsplash “曾经沧海难为水，除却巫山不是云。...例如转换 pandas[1] 类型数据为 xarray 类型或者读取一些数据文件，如NetCDF[2]文件或zarr[3]文件。...arr = series.to_xarray() arr 运行结果 由于只有一个变量，所以转换的结果是 xarray 中的DataArray类型。...文件的后缀为.nc。Xarray 基于 netCDF 数据模型，因此磁盘上的 netCDF 文件直接对应于数据集对象。...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 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。...无需外部的库即可很容易的转换为 pickle，json 或 geojson。所有的值都会转换为列表，因此字典可以很大。 netCDF 推荐使用 netCDF 存储 xarray 数据结构。...netCDF是源于地理科学的自描述二进制数据格式。 xarray 基于 netCDF 数据模式，因此磁盘中的 netCDF文件和 Dataset 对象是对应的。...从而允许xarray 以及其它工具能够正确的读取 netCDF 文件。...因为 Nan 对于整数来说不是有效值。默认情况下，对于包含浮点值的变量在存储时 _FillValue 为 Nan。
读取单个或多个文件到 Dataset 对读取的输入对象执行一系列变换操作 使用to_netcdf方法保存结果 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。...netCDF可是的写操作一直是xarray的痛点，尤其是在并行写和增量写文件方面。...之前也介绍过另一种文件格式 Zarr真的能替代NetCDF4和HDF5吗，在文件并行写和增量写方面非常友好，尤其是涉及到大文件时。...目前新版本的netCDF库也逐渐支持zarr格式，但还没测试过效果如何。如果不是一定要netCDF格式的话，可以尝试使用zarr格式。 后话：虽然本文使用了dask，但是涉及到dask的内容比较少。
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。..., mode='w', format='NETCDF4', group=None, engine=None, encoding=None): """将 xarray 数据写入 NetCDF 格式的输出文件...:param xarray_array: xarray.DataArray :param output_path: str，输出文件路径 :param mode: str，文件打开模式（..., mode='w', format='NETCDF4', group=None, encoding=None): """将 xarray 写入 NetCDF 格式的输出文件 使用适用于...将投影对象转换为字符串，以便可以将其作为 NetCDF 属性使用 :param xarray_array: xarray.DataArray :param mode: 文件打开模式，默认为
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。...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)。...因为一般WRF 默认输出文件的文件名后缀没有.nc，无法直接使用xarray进行读取，也就用不了concat函数。所以这里我们先给所有的输出文件批量添加后缀名".nc"。...#导入库 import numpy as np import xarray as xr import os from netCDF4 import Dataset #选择 notebook 所在文件夹...(也可自行指定文件路径) path = os.getcwd() #一般 WRF 默认输出文件的文件名后缀没有.nc，无法直接使用xarray进行读取，进而用不了concat函数 #这里我们批量修改文件名
1、问题背景问题:需要将 netCDF 文件的数据导出到 *.csv 文件，但希望在不使用循环的情况下完成。目前使用的代码存在性能和代码可读性问题，因为使用了三重循环。...2、解决方案方法:为了解决上述问题，可以使用 xarray 库来将 netCDF 文件中的数据转换为表格格式，然后使用 csv 库将表格格式的数据导出到 *.csv 文件。...() 函数打开 netCDF 文件。...示例:import xarray as xr# 打开 netCDF 文件dataset = xr.open_dataset('path/to/netcdf_file.nc')# 导出数据到 csv 文件...代码可读性增强：使用 xarray 库可以简化代码，使其更加易于阅读和维护。局限性:如果 netCDF 文件中的数据量非常大，则可能需要对代码进行进一步优化以提高导出数据的速度。
前言 当处理多年暴雨的 TIF 数据集时，我们可以使用 rioxarray 库将这些数据合成为一个 NetCDF (nc) 文件。...NetCDF 是一种常用的科学数据格式，它具有跨平台、可扩展和自描述的特点，非常适合存储和共享地理空间数据。...我们需要首先定义一个包含多个 TIF 文件路径的列表，并使用 rioxarray.open_rasterio 函数打开这些文件，得到相应的 xarray 数据集。...然后，通过使用 xr.concat 函数将这些数据集沿时间维度进行合并，形成一个大的数据集。最后，我们可以使用 to_netcdf 方法将合并后的数据集保存为 NetCDF 文件。...glob import rioxarray import warnings warnings.filterwarnings('ignore') 获取tif文件列表 path = '/home/mw/input
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。...然而，在字典中所有的WRF文件都应包含相同的维度。结果是一个数组，最左侧的维度是字典中的键。同样允许使用嵌套字典。...对这三种绘图系统，当使用 xarray 时通过变量可直接确定地图对象，如果没有使用 xarray，可从 WRF 输出文件获取。 还包括直接从 xarray 切片中获取地理边界的函数。...这在当你想要使用一个大区域的子集，而不想在此子集区域定义地图对象时非常有用。...因此，当检测到多个时间或是文件时，依赖于地理边界的方法将返回对象数组而不是单个对象。 wrf.get_cartopy 获取的地图对象中并不包含地理边界信息。
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。...DataArray 利用 numpy 数组或列表可以创建 DataArray ( coords 和 dims 为可选参数) In [4]: xr.DataArray(np.random.randn...NetCDF 使用 to_netcdf，open_dataset 和 open_dataarray 方法可以直接读取及写 xarray 对象。...In [38]: ds.to_netcdf('example.nc') In [39]: xr.open_dataset('example.nc') Out[39]: <xarray.Dataset
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。...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 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。
与通常使用matplotlib不同的是，这个软件是建立在不重复的原则上的，它最终的结果是大部分时间都是复制粘贴部分代码。...我向你保证，这是值得的。所以开始吧，如果你有不同的意见，请告诉我。 它是什么，它不是什么? 注: 首先，它是开源的! 所以，如果你不同意下面的观点，请编辑这个文档，然后点击提出文件更改和创建拉动请求。...然后我们可以讨论你的修改。 周围有大量的软件工具用于可视化，那么psyplot有什么特别之处呢？下面的列表应该希望能为你提供一些指导。 它是什么？ 它的速度很快。...它能自动解码CF协议 它直观地集成了netCDF文件的结构。所以如果你经常使用netCDF文件，psyplot可能是一个不错的选择。 它是pythonic的。...我们的主要关注点是灵活性、简单的命令行使用和GUI集成，这不可避免地带来了一些缺点。 它不是最快的，因为我们使用matplotlib来灵活地进行可视化，而且这是在CPU上运行，而不是在GPU上运行。
此文使用的神经网络、数据的处理都不是很复杂，适合作为气象神经网络入门的第一个尝试性工作。 本文是复现工作的第一篇文章，主要讲解 数据下载及预处理。...我们根据上述规律，使用wget就可以很简单的下载数据了。 接下来是处理CMIP数据,为了统一语言，我使用python中的xarray来处理、merge文件。缺点是很慢，优点是易学。...对于保存nc文件，需要使用**TosAD = xr.Dataset({"TosA": TosAInterped})来将Dataarray转化为Dataset,然后使用TosAD.to_netcdf("..../Cmip6" # 使用 xarray 把分散的几个文件merge起来 FileList = os.listdir(loc) Toslist = [] Zoslist = [] for FName in.../ersstv5D") print(file) 同样的，我们使用xarray来merge下载的多个nc文件，并且保存。
以下内容没有过多代码，对于很新的新手可能不是很友好，但如果你已经接触 xarray 一段时间，对其数据结构和常用函数有所了解，相信会对你有帮助的。...因为我主要接触的是nc格式，以nc数据为主： 在利用 xr.open_mfdataset 批量读取文件时，建议设置 engine=h5netcdf，比默认的 engine=netcdf4 要更快； 利用...，有时性能可能会降低，如果发现读取时间特别长，可以先测试单文件读取看是否正常； xr.save_mfdataset 可以进行nc文件的批量写入操作，但是使用时需要注意，后面单独推一下批量写nc文件； 如果不是必须要用...由于xarray的索引的特点，在使用 .isel 和 .sel 等函数索引时，所给定的参数的类型应该是 xarra.DataArray，如果是其它参数的得到的可能就不是索引的站点数据，这个之前也提到过...其实数据处理和分析过程中会碰到很多问题，可以直接 google 搜索，而不是百度之类的搜索引擎。因为 google 给出的搜索结果更简单直接，节省时间。
此文使用的神经网络、数据的处理都不是很复杂，适合作为气象神经网络入门的第一个尝试性工作。 本文是复现工作的第一篇文章，主要讲解 数据下载及预处理。 ?...我们根据上述规律，使用wget就可以很简单的下载数据了。 接下来是处理CMIP数据,为了统一语言，我使用python中的xarray来处理、merge文件。缺点是很慢，优点是易学。...对于保存nc文件，需要使用**TosAD = xr.Dataset({"TosA": TosAInterped})来将Dataarray转化为Dataset,然后使用TosAD.to_netcdf("..../Cmip6" # 使用 xarray 把分散的几个文件merge起来 FileList = os.listdir(loc) Toslist = [] Zoslist = [] for FName in.../ersstv5D") print(file) 同样的，我们使用xarray来merge下载的多个nc文件，并且保存。
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...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
这次我们来简单了解下气象数据常用的格式以及处理的工具，常用的数据格式包括普通的二进制格式、文本数据、NetCDF、HDF4/5以及GRIB1/2数据。...二进制文件和文本数据 气象中的二进制文件是指利用ASCII及扩展ASCII字符编写的数据或程序指令的文件，一般没有格式，用文本编辑器打开只能看到无意义的乱码，需要特定的解码说明才能使用，例如气象雷达的数据...(Network Common Data Form) NetCDF数据是常用的气象和卫星数据存储的数据格式，结构形式包含维数、变量、属性和数据四个子域,公众号前几期有过利用python对netCDF...数据处理的介绍，有感兴趣的同学可以关注公众号查看历史精彩文章使用python处理NetCDF格式文件，这里介绍大家利用CDO如何处理netCDF格式的文件 CDO（Climate Data Operators...）是用来处理气候数据的命令行的集合，支持netCDF3/4以及Grib1/2数据格式，常用功能： cdo info a.nc ###查看文件信息 cdo -f grb copy a.nc a.grb
前言 1.使用os库循环读取文件夹下的wrf数据，并用nc库的dataset读取,可使用wrf_list = [Dataset(f) for f in wrf_files] ，wrf_files是os...读取形成的文件列表 2.使用wrfpython的getvar读取多个wrf文件的RAINC，RAINNC，RAINSH，利用cat将多时次数据合并 例如，RAINC = getvar(wrf_list,...# 导入数据读取模块 import numpy as np import pandas as pd from netCDF4 import Dataset import xarray as xr #...的plot作图，更多细致的作图敬请自己实现，以下示例小时降水量的组图绘制 此处使用了xarray的data.diff计算每小时的降水量 wrfout中的降水变量都是累计降水量，因此需要根据用后一时次减去前一时次才能得出这小时下了多少.../typhoon9537/" filename_prefix = "wrfout_d01_" # 获取 WRF 文件列表，并按照文件名排序 wrf_files = sorted([os.path.join
因为wrfout的变量是xarray格式，想必大家知道要用哪个函数了。 没错，就是xarray.diff() 废话半天了，开始写代码吧。...导入库与读取变量 In [2]: # 导入数据读取模块 import numpy as np import pandas as pd from netCDF4 import Dataset import...In [3]: import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from netCDF4 import Dataset from...wrf import getvar, ALL_TIMES,interplevel # 定义 WRF 文件夹路径和文件名前缀 wrfout_path = "/home/mw/input/typhoon9537.../" filename_prefix = "wrfout_d01_" # 获取 WRF 文件列表，并按照文件名排序 wrf_files = sorted([os.path.join(wrfout_path
今年ECMWF Summer of Weather Code (ESoWC)其中一个主题就是基于Blender构建气象数据的高维可视化插件--BlenderNC，主要是面向netCDF格式文件。...此工具基于Python进行开发，充分利用了xarray等工具处理netCDF文件。...Blender是开源免费的跨平台三维软件，本身并不是专门面向气象数据可视化的，但其功能很强大，今年ESoWC竟然挑选了一个以此进行高维数据可视化的主题，而不是专门用于气象数据高维可视化的工具，比如Vapor...ECMWF部分的示例文档内容都是空的，然后我就用ERA5的数据简单测试了一下，加载速度还有可视化效果还可以，而且创建三维动态可视化非常的方便，只需要选中 Animate netCDF即可。...ERA5 2m温度测试效果 简单说一下目前存在的问题：建议用英文界面，中文的支持似乎存在一些问题；功能和文档还不是很完善。
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