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。
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：
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。
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。
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。
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。
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。
Satpy is designed to provide easy access to common operations for processing meteorological remote sensing data.
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。
本篇介绍 8 个可以替代pandas的库，在加速技巧之上，再次打开速度瓶颈，大大提升数据处理的效率。
不知不觉停更了一个多月，除了写论文之外，还参加了上海气象学会主办的 第二届人工智能天气预报创新大赛，主要是对数值模式预报的2m气温和降水进行订正。
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。
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。
本文正文内容翻译自 ECMWF 网站 2020 年 10 月 26 日新闻《Python developments enable easier access to weather and climate data》，版权归原作者所有。翻译底稿来自 Google 翻译。
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。逐步的学习，摸鱼咯大佬的花式索引学会也不是什么难事。
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。
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。
最近，一些气象公众号讨论了气象领域的云计算和数据平台的问题，具体可以参考 美国气象行业如何应用云计算？气象业务该不该在线？
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。
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。
中国1km分辨率系列气象数据集更新至2022年。数据包括逐月降水量、平均气温、最高气温、最低气温、潜在蒸散发，该数据集是由西北农林科技大学水土保持研究所彭守璋研究员团队研制生产，由国家地球系统科学数据中心黄土高原分中心整合提供。该数据集是我国目前时间序列最长、空间分辨率最高、覆盖面积最广的月气候数据集，可以为中国地区气候变化相关研究提供支撑。自2019年中国系列气象数据发布以来，被相关研究人员广泛下载使用，数据下载量近3万人次。相关论文发表在地学顶级期刊Earth System Science Data上，已入选ESI前0.1%热点论文和ESI前1%高被引论文。目前2022年数据已共享发布，欢迎相关研究人员下载使用。
由于气象上经常研究长期气候变化，这些数据动辄上十年，上百年的再分析数据也不少，如何提取这些时间序列，如何生成时间序列，便成为一个问题，之前看到摸鱼大佬作气候研究时使用xarray花式索引提取数据将我震的五体投地，于是也学习了一下时间序列的处理方法与经验。这里分为三部分，一是如何生成时间序列；二是使用xarray提取数据集里的时间序列；三是如何在绘图中使用定制化时间的显示方式。本章节是第一块的内容。
5.使用给出的index,columns分别设定为lat,lon的DataFrame，创建一个DataArray
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 感知器PLA是一种最简单，最基本的线性分类算法（二分类）。其前提是数据本身是
NCEP/NCAR再分析数据集是由美国气象环境预报中心（NCEP）和美国国家大气研究中心（NCAR）联合制作的，他们采用了当今最先进的全球资料同化系统和完善的数据库。 对各种来源（地面、船舶、无线电探空、测风气球、飞机、卫星等）的观测资料进行质量控制和同化处理，获得了一套完整的再分析资料集，它不仅包含的要素多，范围广，而且延伸的时段长，是一个综合的数据集。
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。
普通最小二乘线性回归。线性回归拟合系数为w=(w1,…,wp)的线性模型，以最小化数据集中观测目标和线性近似预测目标之间差的平方和。
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。
Matlibplot 每次加载前都会载入运行时配置文件（rc, runtime configuration）. 这个文件包含如何创建图形元素默认风格的信息。
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。
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：
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。
在数据科学和分析的世界里，将数据可视化是至关重要的一步，它能帮助我们更好地理解数据，发现潜在的模式和关系。Python 提供了多种可视化工具，HvPlot 是其中一个出色的库，专为简单且高效的交互式可视化设计。
因为最近在做算法优化，所以对数据统一性有一定要求，在最近的研究中主要用一个简单的最近邻插值对数据集进行降尺度处理。 主要运用到的函数时scipy里面的 griddata
坐标是存储在 DataArray 和 Dataset 的 coords 属性中的辅助变量。
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☆☆☆☆☆。
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。
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。
现代气候学认为在相当长的时间段（一般认为是 30 年）中，变量多年平均是一个稳定的值。因此在一个时间段中，如果能够充分认识变量随平均状态的变化趋势，那么对于预测未来情况是非常有利的。那么这个所谓随着平均态的偏移值便可称为距平（异常，anomaly）.
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：
对于cfgrib的介绍大致如上，如果是用于查看一些小文件的信息，做简单的数据处理，上述命令足以。但是，对于本次我的需求，上述方式无法实现。特别是在保存为新的grib文件时，总是报错。
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。
“ 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。”
房间里有100个人，每人都有100元钱，他们在玩一个游戏。每轮游戏中，每个人都要拿出一元钱随机给另一个人，最后这100个人的财富分布是怎样的？
如果你还想知道pandas所依赖的模块的版本，你可以使用show_versions()函数:
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