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xarray | 索引及数据选择

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。...01 space <U2 'IA' # 按列表中的顺序选择行列 >> arr[[0, 3, 1, 2], [2, 0, 1]] <xarray.DataArray (time: 4, space...丢弃标签 drop (适用于 Dataset 和 DataArray) 方法会返回具有沿着某一维度丢弃的索引标签的新对象，不改变原对象： >> ds.drop(['IN', 'IL'], dim='..., 0.057569]]) Coordinates: * two (two) int64 0 1 * y (y) int32 0 1 2 多维索引 xarray 目前不支持多维度索引...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。

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Xarray,不用ArcGIS,所有地理空间绘图全搞定...

空间绘图神器-Xarray 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： 可视化课程新增Xarray绘图样例 话不多说，直接给大家介绍一下这个工具，如下： Xarray 是一个基于Python的开源工具包，用于在多维标记数组上进行标签化数据分析...多维数据分析：Xarray专注于处理多维数组，能够轻松地处理和操作高维数据，适用于气象、地球科学、气候建模等领域。...效率：Xarray通过对数据进行坐标对齐，能够高效地处理大型数据集，减少了内存使用和计算时间。...如果我觉得你的问题很具有普适性，我会把它写成文章发布在公众号上，让更多人看到，有关我们数据可视化系列课程的服务内容，可以参考下面的 阅读原文。

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xarray | 数据结构(1)

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。 DataArray xarray.DataArray 是 xarray 库中带标签的多维数组。...：数字，日期或字符串1D数组) attrs：包含元数据信息 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:...'IN' >> foo.attrs OrderedDict() 利用 values 属性可以直接修改其数值： foo.values = 2.0 * foo.values 注： DataArray 中的数值具有相同的类型

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xarry | 快速入门

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。...In [11]: data.attrs Out[11]: OrderedDict() 索引 xarray 借鉴了 pandas 的索引机制，因此在索引时非常快。...(y) <U1 'E' 'F' 'E' pandas xarray 对象 和 pandas 对象 可以非常方便的互相转换 In [32]: series = data.to_series()...1 2 Dataset xarray.Dataset 是 xarray.DataArray 对象的类字典容器，也可以认为这是一个多维的 DataFrame。

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面试算法：在海量数据中快速查找第k小的条目

假设从服务器上产生的数据条目数为n，这个值是事先不知道的，唯一确定的是这个值非常大，假定项目需要快速从这n条数据中查找第k小的条目，其中k的值是事先能确定的，请你设计一个设计一个满足需求并且兼顾时间和空间效率的算法...其次是数据条目数n相当大，如果直接根据n来分配内存会产生巨大的损耗，第三是速度要足够快，但要在海量级数据中实现快速查找不是一件容易的事情。 解决这道题的关键在于选取合适的数据结构。...，也就是堆中节点最大值在根节点。...，将新节点插入到堆中，如果新来的元素值大于根节点，那么就直接忽略掉新元素，于是我们就可以始终保持所遇到的所有元素中排序在前k位的值，最后所有元素的访问完后，我们从堆的根节点处就可以得到海量数据元素中第k...array来模拟题目中的海量数据条目，因此n=30，我们想从30个未知数值中找到第17小的数，于是在代码中又构造了一个只包含17个元素的大堆。

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从xarray走向netCDF处理(一)：数据结构及数据读取

多番比对，选用xarray，解查安抚，化繁为简，最为称心。 说人话就是，经学前班大队长亲测利用Python中的xarray库处理nc数据非常方便。...安装 xarray的安装依旧推荐使用conda，还不会的小伙伴移步：一文教你解决Python所有安装配置 conda install xarray 在终端里输入如上命令，之后输入y，等待安装结束就好了...提取物理量 从文件中读取数据ds = xarray.open_dataset() 假如数据中含有一个名为var的物理量可以通过ds.var或ds[var]来获取 实例 此处使用的是ERA-Interim...中2018年的月数据，包含10米的径向风、纬向风和2米气温,在ECMWF注册过的都可以直接下载。...清晰的数据结构是准确、高效地分析数据的基础 简单的可视化 了解完数据结构，再来看一看数据可视化的结果。

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xarray | 数据结构(3)

坐标 坐标是存储在 DataArray 和 Dataset 的 coords 属性中的辅助变量。...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。非维度坐标在绘图或索引时非常有用。除此之外， xarray 不会限制使用与其相关的值。...注： xarray 中的术语和 CF 中的术语不同。CF中的维度坐标称作坐标变量，而非维度坐标称作辅助坐标变量 [注1]。CF是指 Climate and Forecast [注2]。...，'virtual' 层坐标是不会存储在 DataArray 和 Dataset 对象的 coords 属性中的，尽管打印时会显示出来。...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。

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【xarray库(一) 】创建xarray对象

那如何将现实生活中的数据存储在计算机中。计算机比较愚蠢，只能类似矩阵一样储存信息。无论是一维数组、二维数组、三维数组下标只能从0开始。...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）。...与位置的描述有同样的问题，维度t在Python数组中是从0开始的，不是一个现实生活中的时间。基于上面同样的思想，我们可以定义t=0时，映射的时间坐标time = 2021-01-01。...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。...小括号的信息包含下列信息 维度名称。在命名维度名称的同时，也就确定了维度的大小。例子中包含两个维度x和y。 数据。数据大小的确定根据维度的大小所决定。

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【xarray库(二)】数据读取和转换

——（唐）元稹《离思五首·其四》 ” 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...pandas 数据类型转换和读取写入 pandas 若要由pandas对象转换为 xarray 对象或者由 xarray 转为pandas对象，可以对pandas[4] 对象使用to_xarray[5...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...若要将 xarray 转为 pandas 类型，类似的在变量后加上.to_pandas() arr.to_pandas() 运行结果 对于 xarray 的多变量Dataset对象同理可用类似对pandas...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。

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xarray | 数据结构(2)

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。...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 copy 方法可以复制 Dataset，但是执行的是浅复制操作。就是说数组仍然存储在相同的 numpy.ndarray 对象中。...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。...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。

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从xarray走向netCDF处理(一)：数据结构及数据读取

多番比对，选用xarray，解查安抚，化繁为简，最为称心。 说人话就是，经学前班大队长亲测利用Python中的xarray库处理nc数据非常方便。...安装 xarray的安装依旧推荐使用conda，还不会的小伙伴移步：一文教你解决Python所有安装配置 conda install xarray 在终端里输入如上命令，之后输入y，等待安装结束就好了...提取物理量 从文件中读取数据ds = xarray.open_dataset() 假如数据中含有一个名为var的物理量可以通过ds.var或ds[var]来获取 实例 此处使用的是ERA-Interim...中2018年的月数据，包含10米的径向风、纬向风和2米气温,在ECMWF注册过的都可以直接下载。...清晰的数据结构是准确、高效地分析数据的基础 简单的可视化 了解完数据结构，再来看一看数据可视化的结果。

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xarray | 序列化及输入输出

但有两点要注意： 为了简化序列化操作， xarray 在 dumping 对象之前会将数组中的所有值加载到内存中。因此这种方式不适用于大数据集。...比如 netCDF 或 OPeNDAP 只要 xarray 对象的内部数据结构不变， Pickle 就能工作。因为 xarray 的内部设计是重新定义的，所以无法保证能够适用于所有版本。...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。...但是在操作之前都会先将 DataArray 转换为 Dataset，从而保证数据的准确性。 一个数据集可以加载或写入netCDF 文件的特定组中。..._FillValue：当保存 xarray 对象到文件时，xarray 变量中的 Nan 会映射为此属性包含的值。这在转换具有缺省值的浮点数为整数时就显得非常重要了。

6.2K22

如何快速熟悉一个陌生的nc格式数据

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。...它提供了一种直观的方式来组织、分析和可视化数据，尤其适用于气候科学和地球科学领域的数据处理。 xarray库的核心数据结构是DataArray和Dataset。...通过使用xarray库，你可以快速加载、检查和分析nc格式的数据，以便更好地理解和利用这些数据。...接下来，我将为你提供一个简单的xarray库介绍，以帮助你更好地理解如何使用它来处理陌生的nc格式数据。...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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从xarray走向netCDF处理(三)：插值与掩膜

插值 xarray中对scipy的插值函数进行了进一步的封装，可以让我们方便的调用。 只需要对DataArray，DataSet使用interp()函数就可以实现插值了，就像索引一样简单。...不管是一维数据还是多维数据都可以轻松搞定。 下面是官方给出的例子,DataArray的时间维度总共有四个值[0,1,2,3]。 da.sel(time=3)，索引时间维的值为3(12行)。...日常数据处理中经常要用到掩盖陆地或者海洋数据，一种方法就是在画图的时候最后添加地理信息，用地理信息掩盖掉海洋或者陆地的数据。...这里主要想说的是另一种方法，直接对数据进行处理，把海洋或者陆地区域的值设为缺测。...对任意的DataArray或者Dataset创建一个新的坐标，将海陆数据附给他。 根据海陆分布数据中海洋或者陆地的值来提取掩膜数据。

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学习笔记：基于where函数的wrf数据优雅索引

然而，面对这些庞大数据集时，高效且优雅地进行数据索引与提取往往成为数据分析流程中的关键一环。这不仅关乎研究效率，更直接影响到我们对气象现象理解的深度与广度。...本篇学习笔记，旨在探讨如何利用Python中的where函数这一强大工具，实现对WRF输出数据的高效索引与筛选。...where函数作为一个条件索引神器，它允许我们在不修改原数据结构的前提下，灵活地根据预设条件定位到数据集中的特定部分，这对于处理多维度、大规模的WRF数据尤为重要。...WRF数据结构简介：介绍WRF输出文件的基本格式（如NetCDF），以及如何使用Python中的xarray或netCDF4等库来便捷地加载与操作这些数据。...在numpy, pandas, 以及我们讨论重点——xarray库中，where函数的核心作用是根据布尔数组（或条件表达式）来过滤数据，类似于SQL中的WHERE子句。

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从xarray走向netCDF处理(三)：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☆☆☆☆☆。 插值 xarray中对scipy的插值函数进行了进一步的封装，可以让我们方便的调用。...不管是一维数据还是多维数据都可以轻松搞定。 下面是官方给出的例子,DataArray的时间维度总共有四个值[0,1,2,3]。 da.sel(time=3)，索引时间维的值为3(12行)。...日常数据处理中经常要用到掩盖陆地或者海洋数据，一种方法就是在画图的时候最后添加地理信息，用地理信息掩盖掉海洋或者陆地的数据。...这里主要想说的是另一种方法，直接对数据进行处理，把海洋或者陆地区域的值设为缺测。...对任意的DataArray或者Dataset创建一个新的坐标，将海陆数据附给他。 根据海陆分布数据中海洋或者陆地的值来提取掩膜数据。

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机载LiDAR的XYZ文件数据读取及点云二维元胞数据组织

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。..."<< Value1 << "行" <<"," << Value1 << "列中包含的点如下："<< endl; for(int i = 0; i...特别注意： 在进行编写点云数据组织函数时，不要再次重新分配内存，否则会报错。但是在main()函数中，则是需要对函数指针进行内存分配的 有问题请指出，同时欢迎大家关注微信公众号,积极分享投稿！

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