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。
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。
还有一个“秘密”就是,也可以在定义的单元格区域名称中使用EVALUATE,因此有一些方法可以在不使用VBA的情况下访问单元格公式中EVALUATE的功能。
类似pandas对象,xarray也对象支持沿着每个维度基于整数和标签的查找。 但是xarray对象还具有命名维度,因此您可以选择使用维度名称代替维度的整数索引。
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。
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。
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:
坐标是存储在 DataArray 和 Dataset 的 coords 属性中的辅助变量。
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。
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。
“ 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 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。
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。
拖了很长时间的技巧总结,再不写的话我可能也要忘了。趁着这几天在处理数据,赶紧补上,全文共近2500字。
5.使用给出的index,columns分别设定为lat,lon的DataFrame,创建一个DataArray
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:
在进行机载LiDAR点云数据组织时,涉及到二维元胞数组的构建。二维元胞数据组织,即将点云在XOY平面上进行规则格网划分,每个格网内存储相应的点云数据,便于后续数据处理操作,如查找近邻点操作、数学形态学滤波,均涉及到点云格网化。在这里,主要介绍使用一种vector的二级指针编写数据组织函数。
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。
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。
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。
前面有关xarray已经讲了3期了,介绍了数据索引,数据结构还有插值和掩膜。今天这是最后一期介绍用xarray处理nc数据了,打算聊一下如何做数据合并与计算。
Satpy is designed to provide easy access to common operations for processing meteorological remote sensing data.
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。
By: Ali Ahmadalipour (LinkedIn, Twitter)
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。
有关如何用xarray处理NetCDF数据前面已经介绍过四期了。把一些处理NetCDF的基本方法都介绍了一下。
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。
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。
首先看一下测试nc文件,总计7个文件,每个文件大约6.7G,是CNRM-CM6-1-HR模式按照25年的时间分开存储的。
swift 2.0 改变了一些地方,让swift变得更加完善,这里是一些最基本的初学者的代码,里面涉及到swift学习的最基本的字符串,数组,字典和相关的操作。好了直接看代码吧。 class ViewController: UIViewController { override func viewDidLoad() { super.viewDidLoad() // Do any additional setup after loading the
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。
A convenient alias for None, useful for indexing arrays.
封图:Photo by Eiliv-Sonas Aceron on Unsplash
此项目的动机是为地球科学领域提供插值工具。当然也有其它库可应用于地球科学的数据插值,但是这些库基本完全是用Python编写,其性能无法满足需求。
对于xarray之前已经介绍过两期了,分别是数据结构及数据读取和数据索引。 这一期要介绍的功能是插值与掩膜。 这两个方法在数据处理中会经常用到,实用等级☆☆☆☆☆。
首先最开始的是八皇后问题,是由国际西洋棋棋手马克斯·贝瑟尔于1848年提出的问题,也是回溯算法的典型案例。
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。
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)。
以下全文代码和数据均已发布至和鲸社区,复制下面链接或者阅读原文前往,可一键fork跑通:
混淆代码是一种使代码难以理解和逆向工程的技术,通常用于保护源代码的机密性。对于简单的变量赋值如 `var a = 1;`,以下是一些可能的混淆方法:
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。
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。
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。
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。
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