这里是在vue请求的数据中将时间戳转换字符串的 关键部分 //item.add_time 为请求数据中的时间戳 var date = new Date(parseInt(item.add_time)
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。...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。...更为重要的一点是：当你改变数据集的值时，如果只是改变了内存中 xarray，那么源文件是不会被改变的。 技巧： xarray 对服务器或本地磁盘文件的延迟加载并不总是有利的。...当你要执行高强度计算之前，应先执行 load 方法将数据加载到内存中。...时间单位 'units' 和 ‘calendar’ 属性控制 xarray 如何将 datetime64 和 timedelta64 数组序列化为数值数组。'
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。...to_dataframe：将DataArray或Dataset对象转换为pandas.dataframe（数据框）。注意到DataArray对象名称与转换为数据框的名称一样都为a。...数据结构的推荐方法是 NetCDF（Network Common Data Form），这是一种二进制文件格式，用于起源于地球科学的自描述数据集。...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。
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。...OrderedDict 数据或坐标中变量的区别是语义上的，你可以忽略这些差异。...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。...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。
♣ 题目部分 在Oracle中，将RAC备份集恢复到单实例数据库的步骤有哪些？...♣ 答案部分 将RAC备份集恢复到单实例数据库的过程基本上就是先将备份集恢复为RAC数据库，然后再将数据库转换为单实例的数据库。...数据库的备份可以使用如下的脚本： run { allocate channel c1 type disk; allocate channel c2 type disk; backup database...备份集恢复到单实例数据库可以分为恢复为ASM存储的单实例和FS存储的单实例，其处理过程分别不同。...drop logfile group 4 ; drop tablespace undotbs2 including contents and datafiles; & 说明： 有关RAC备份集恢复到单实例数据库的更多内容可以参考我的
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。...数据对齐：Xarray提供了强大的数据对齐功能，可以自动根据坐标对齐不同数据集，简化了数据融合和分析的过程。...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。
Scene其实是一个针对数据集的容器，并且提供了处理数据集的很多方法。...这些对象不仅类似于numpy数组，而且还保留了数据的元数据和属性。...很多用户想将多通道合成为具有一定特性的数据，比如用一个数据来优化另一个，将3个或者更多数据合成为一张RGB真彩色图，或者任何其他特殊的数据集。...Satpy将所有可能的enhancement方法隐藏起来，仅仅为用户提供默认最美观的图像。...Satpy可以将图像存储为PNG或GeoTIFF格式，也可以存储为NetCDF格式数据。
这个数据集可追溯到 1854 年的海表面温度，并被广泛使用。 ? ERSST v5 下载完毕数据后，我们利用.open_dataset函数导入 NetCDF 数据 path = "......sst_kelvin 可以发现再进行计算操作后，数据集的维度和坐标都没有发生变化。...需注意的是，许多导入的 xarray 数据集存在单位（units）属性，这些属性可用于绘图，目前独立于 xarray 项目进行开发的包pint[1]可以实现对单位的完全感知并进行转换。...类似于上面的np.log函数，我们可以直接将 xarray 的 DataArray 对象放在函数括号里。 gsw.t90_from_t68(ds.sst) ?...gsw.t90_from_t68(ds.sst) 当然也可以使用xr.apply_ufunc函数对于数组中的每个元素进行gsw.t90_from_t68操作。
时间序列处理2 在前面一个章节，我们学习了常用的时间序列的生成方法，这一节，则是非常方便的如何使用xarray进行数据集的时间维度的抽取合并操作。...这一章的框架是按照xarray提供的不同的数据抽取方式，逐项讲解xarray下的时间序列的抽取，在最后，还会涉及一些不同数据集按照时间维进行合并的方法。...' ds=xr.open_dataset(file) ds 该数据集是气温的水平空间、时间数据集。...和【&】逻辑就是数学里的取交集，或【|】逻辑就是数学里的取并集。我们先提前用两个简单的布尔表学习一下。...提取1955年1月到1966年12月，1988年1月到1988年6月，1999年5月到2001年1月的数据，我们就可以在一条命令中实现。
[ns] 2000-01-01 2000-01-02 space <U2 'IN' pandas 中提供的基于标签的索引方式可以应用到 xarray 中 (比如：单标签，标签切片，标签数组...单个标签值， slice 对象 或 1D数组。...对于整数索引来说，使用numpy 相同的规则： 使用整数或切片索引时，返回视图 使用数组或列表索引时，返回副本 基于标签的索引更复杂： 使用切片索引时，返回视图 使用数组索引时，返回副本 使用标量索引时...会将 Dataset 或 DataArray 添加到响应维度的新坐标集。...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。
因此该数组的步长为（24，8）。NumPy可以按C或Fortran内存顺序存储数组，先迭代行或列。这使得用这些语言编写的外部库可以直接访问内存中的NumPy数组数据。...一个例子是向数组添加标量值，但是广播也可以推广到更复杂的例子，比如缩放数组的每一列或生成坐标网格。在广播中，一个或两个数组被虚拟复制(即不复制存储器中的任何数据)，使得操作数的形状匹配(d)。...它运行在从嵌入式设备到超级计算机的各种机器上，性能接近编译语言。在其存在的大部分时间里，NumPy解决了绝大多数数组计算案例。...分布式数组是通过Dask实现的，并通过xarray标记数组，按名称而不是按索引引用数组的维度，通过xarray将x[:, 1] 与 x.loc[:, 'time']进行比较。...随着光片显微镜和大型巡天望远镜(LSST)等设备和仪器的采用，科学数据收集的规模将继续扩大。新一代语言、解释器和编译器，如Rust、Julia和LLVM，将创造新的概念和数据结构，并决定其可行性。
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。...cat 方法会将序列中所有文件沿着 'Time' 维进行合并，时间维度将作为返回数组的最左侧维度。...为了在输出数组中包含所有文件中的所有时间，设置 timeidx 参数为 wrf.ALL_TIMES（或设置为 None）。...如果 timeidx 是单个值，那么将假设时间索引取自所有文件所有时间的连接。 注意：执行 wrf.getvar 时并不会进行排序，也就是说在执行函数之前应在序列中按时间对文件进行排序。...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。
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。。。...但是我们在实际处理气象上常见的nc数据时，还是离不开xarray、pandas、netCDF4，这些常用库的。...(condition,x,y) # 条件运算，数组中符合条件condition的更改为数值x，不符合的改为y result = np.amax(array_name,axis=0) # 求矩阵中每一列的最大值...格式的数据 # 向data中添加数据。
利用 pandas 和 xarray 整理气象站点数据 平时用 xarray 库在处理 nc 格式的数据非常方便，但偶尔还是要用到一些站点数据来辅助分析，而站点数据一般都是用文本文件存储的，比如下图这种格式...，从外到内的坐标依次是：年、月、站点、日 ?...一、 目标和步骤 将上图示例的文件处理为（站点，时间）坐标的 nc 格式数据，方便以后直接读取，主要有以下几个步骤： 将文本文件读取为 DataFrame 并将无效值替换为 Nan 将时间信息处理为...pandas 可用的时间坐标 将 DataFrame 进一步转换为 Dataset 并补充经纬度、站点名称信息 目标如图所示 ?...plt 定义处理过程中的函数： 处理时间坐标，利用 datetime 将整形的年、月、日转换为 pandas 的时间戳 def YMD_todatetime(ds): # 读取年月日数据，转换为
在多标签分类中，这是子集精度，这是一个苛刻的度量标准，因为您需要为每个样本准确地预测每个标签集。输入Xarray-like, shape = (n_samples, n_features)。...它可以处理密集和稀疏的输入。使用C有序数组或包含64位浮点的CSR矩阵以获得最佳性能；任何其他输入格式都将被转换（和复制）。...在多标签分类中，这是子集精度，这是一个苛刻的度量标准，因为您需要为每个样本准确地预测每个标签集。输入Xarray-like, shape = (n_samples, n_features)。...在多标签分类中，这是子集精度，这是一个苛刻的度量标准，因为您需要为每个样本准确地预测每个标签集。输入Xarray-like, shape = (n_samples, n_features)。...注意：坐标下降法是一种一次考虑每一列数据的算法，因此如果需要，它会自动将X输入转换为Fortran连续numpy数组。为避免内存重新分配，建议直接使用该格式在内存中分配初始数据。
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。...XGCM 使用并生成 xarray 数据结构，这是多维数组数据的坐标和元数据丰富的表示形式。...Xarray 是以多种方式分析 GCM 数据的理想工具，它提供了方便的索引和分组、坐标感知的数据转换以及(通过 dask)并行、核外数组计算。...虽然高度并行的超级计算机现在可以轻松地生成兆级和兆级的数据集，但普通的后处理工作流还是要与这些卷做斗争。
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。...当然有时还需要对数据加上一些说明，比如说明这个数据的来源、获得方法等。...中的"latitude":("y",[-90,-45,45,90],{"step": "5 degree"})，添加坐标参数属性的方法即在坐标值的后面添加上一个大括号括好的数据。
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。...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。...条件索引实战：通过实例演示，展示如何利用where函数针对WRF数据中的特定时间切片、空间区域、气象变量阈值等进行精确索引。这包括但不限于选取特定天气事件、分析特定高度或层次的大气参数等场景。...必备导入库 首先假设我们需要索引文件中3km到11km的垂直速度 where函数是Python数据处理中的一个多功能工具，特别是在处理数组和数据集时。它允许用户根据条件选择性地保留或替换数组中的元素。...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。
Zarr和NetCDF格式效率对比 之前也大概了解过 Zarr，之所以要专门介绍 Zarr 是因为在处理数据的过程中，由于需要进行大文件读写操作，而使用 NetCDF 格式写入数据时速度很慢，并且为了避免对文件进行分割实现文件的并行读写...在初步尝试时，使用 Zarr 格式写入数据时比使用 xarray 写入 NetCDF 文件快了 2 倍（未进行数据压缩）。...Zarr主要具有以下特点： 使用任意 Numpy 数据类型创建 N维数组 沿任意维度对数组分块 使用任意 NumCodecs 规则压缩或过滤分块数组 在内存、磁盘、Zip文件、S3等存储数组 多线程/进程并行读取数组...zarr 或通过github安装最新开发版本 pip install git+https://github.com/zarr-developers/zarr-python.git 食用方法 xarray...值得注意的是：xarray 不支持通过 netCDF 格式的增量写文件，支持 Zarr 格式的增量写文件。增量读写在一些场景下是非常关键的，尤其是在数据集较大内存不足的情况下。
作者：石异 (南京大学大气科学学院，硕士生) 利用 pandas 和 xarray 整理气象站点数据 平时用 xarray 库在处理 nc 格式的数据非常方便，但偶尔还是要用到一些站点数据来辅助分析，而站点数据一般都是用文本文件存储的...用Python处理这种文本列表就需要用上 pandas 库了， xarray 库就是基于 pandas 的，虽然天天在用 xarray ，但是这还是第一次正儿八经用 pandas 处理数据，就当做一次学习的过程啦...一、 目标和步骤 将上图示例的文件处理为（站点，时间）坐标的 nc 格式数据，方便以后直接读取，主要有以下几个步骤： 将文本文件读取为 DataFrame 并将无效值替换为 Nan 将时间信息处理为...pandas 可用的时间坐标 将 DataFrame 进一步转换为 Dataset 并补充经纬度、站点名称信息 目标如图所示 二、 具体处理 1....plt 定义处理过程中的函数： 处理时间坐标，利用 datetime 将整形的年、月、日转换为 pandas 的时间戳 def YMD_todatetime(ds): # 读取年月日数据，转换为
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