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。
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。
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。
机器之心报道 编辑:陈萍、小舟 TensorStore 是专为存储和操作 n 维数据而设计的开源软件库。 计算机科学和机器学习 (ML) 的许多应用都需要处理跨坐标系的多维数据集,并且单个数据集可能也需要存储 TB 或 PB 的数据。另一方面,使用此类数据集也具有挑战性,因为用户可能会以不规则的间隔和不同的规模读取和写入数据,通常还会执行大量的并行工作。 为了解决上述问题,谷歌开发了一个开源的 C++ 和 Python 软件库 TensorStore,专为存储和操作 n 维数据而设计。谷歌 AI 负责人 J
封图:Photo by Eiliv-Sonas Aceron on Unsplash
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。
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。
要实现完全自动驾驶,尚未解决的关键问题之一是预测自动驾驶汽车附近物体的行为。使用我们的 Prediction 数据集和 L5Kit 工具包,即使你之前没有自动驾驶相关经验,也可以在一个空闲的下午或周末开始构建运动预测模型。如果成功的话,你可以帮助推动自动驾驶行业作为一个整体向前发展,如果你的解决方案在 Kaggle 竞赛中名列前茅,你甚至可以获得我们3万美元奖金池的一部分。
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。
最近利用智能合约代码中的错误进行的攻击造成了严重后果,修复错误并及时部署补丁合约具有很大的挑战性。即时修补尤为重要,因为由于区块链系统的分布式特性,智能合约始终在线,它们还管理着相当数量的资产。这些资产正处于危险之中,并且通常在攻击后无法收回。现有的升级智能合约的解决方案取决于手动过程。本文提出了一个名为EVMPATCH的工具(https://github.com/uni-due-syssec/evmpatch-developer-study ),该工具可立即自动修补错误的智能合约。 EVMPATCH具有用于流行的以太坊区块链的字节码重写引擎,并且透明/自动地将常见的现成合约重写为可升级合约。
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
cpio 命令主要是用来建立或者还原备份档的工具程序,cpio 命令可以复制文件到归档包中,或者从归档包中复制文件。
前两天介绍了TEE与区块链、比特币钱包的一些东西!也许不是很明白比特币钱包这个东西,(本文来自于知乎内容、整理、编辑) TEE与比特币硬件钱包应用之Ledger TEE与区块链技术---Rivetz 1,首先把比特币可以理解成256bit的私钥。可以理解这个私钥是个随机数且不可能重复的。历史上几次因随机数导致的丢币(比如说 blockchain.info 曾经出过2-3次随机数事件),都是因为程序写错了。私钥决定了比特币的所有权,必须保护好这个私钥。 2,地址,可以理解成256bit的公钥,也就是存放比特
几乎每个互联网用户都依赖集中式服务来存储和处理数据。这带来两个主要缺点:用户不再完全控制他们的数据,并且很难验证数据的完整性。为了解决这些缺点,新一代的协议和点对点网络使分布式存储和云服务成为可能。这类协议中一个突出的协议是Filecoin,它提供了一个加密经济的保证,保证数据存在,并且可以在任何时候被访问。简单地说,Filecoin是AWS的点对点版本,定期验证数据的可用性和完整性。这是通过在开放数据服务市场上谈判并达成交易而实现的。
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:
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:
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。
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。
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。
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。
Satpy is designed to provide easy access to common operations for processing meteorological remote sensing data.
根据如下源码可知:该库存在一个巨大的缺陷,缺陷就是该库需要传入全球的风场数据,同时只能是二维或者三维的数据,且不能有nan值,否则使用的时候会报错,这是这个库的局限性,而且如果对数据进行区域切片后传入计算,那么计算结果会有巨大差异,导致不准确,所以说需要全球的风场数据。
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。
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。
前面的文章我们知道,libra会把所有的数据都存储在账本中。为了方便业务逻辑和数据的校验,这个存储是以特定的数据结构来实现的,这里我们叫做验证的数据结构。
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。当然,大多数时候我们仅需要wrf-python已经提供的诊断函数和其它可调用函数,可能都不会使用到这些API。
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).
前面已经给大家介绍过如何用cdo配合shape文件提取CMIP6指定区域数据,这个思路首先需要用gdal将shape文件转为netCDF格式的文件,然后再用cdo ifthen进行裁剪,今天要给大家介绍的是如何用gepandas+salem库直接用shape文件对CMIP6文件进行掩码,无需把shape文件转换为netCDF格式文件,最后再调用cdo的selbox操作进行裁剪。
首先,先介绍一个今天的主角:proto(隐式原型)与prototype(显式原型)
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。
菩提(Bodhi,代币BOT)是一个基于中国的全新的基于区块链的去中心化预测市场。
其中,订单信息持久化,就是存储数据到数据库中。而最终客户端完成支付后的更新订单状态的操作是由第三方支付平台进行回调设置好的回调链接 NotifyUrl,来进行的。
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。
坐标是存储在 DataArray 和 Dataset 的 coords 属性中的辅助变量。
一、什么是快照? 快照可保存虚拟机在特定时刻的状态和数据。 • 状态包括虚拟机的电源状态(例如,打开电源、关闭电源、挂起)。 • 数据包括组成虚拟机的所有文件。这包括磁盘、内存和其他设备(例如虚拟网络接口卡)。 虚拟机提供了多个用于创建和管理快照及快照链的操作。通过这些操作,我们可以创建快照、还原到链中的任意快照以及移除快照。
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。”
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。
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。
每一个继承 Object 的对象都有 toString 方法,如果 toString 方法没有重写的话,会返回 [Object type],其中 type 为对象的类型。但当除了 Object 类型的对象外,其他类型直接使用 toString 方法时,会直接返回都是内容的字符串,所以我们需要使用 call 或者 apply 方法来改变 toString 方法的执行上下文。
由于区块链的去中心化特性(即没有一个实体控制其运行),越来越多的人们期待,或者至少是希望,区块链在更多领域发挥其颠覆性的潜力。然而,去中心化是有代价的:区块链无法规模化,无法及时处理大量甚至适量的交易。例如,比特币每秒处理三笔交易。
本文提供了与SRCNN论文的总结和回顾,如果你对于图像的超分辨率感兴趣,一定要先阅读这篇论文,他可以说是所有基于深度学习的超分辨率模型的鼻祖
今天起,我们有了EPoW。区块链世界里有一些经典的名词,比如PoW工作量证明(中本聪共识),PoS,DPoS等共识算法,或者DAG代表一种网络结构。
5.使用给出的index,columns分别设定为lat,lon的DataFrame,创建一个DataArray
🙋♂️声明:本人目前大学就读于大二,研究兴趣方向人工智能&硬件(虽然硬件还没开始玩,但一直很感兴趣!希望大佬带带)
硬盘分区与格式化概述 总结:主分区(primary partition)和扩展分区(extended partition)总是不能超过4个,扩展分区只有一个/扩展分区不能直接存储数据,最好是保持原有的Disk,添加新的Disk.
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。
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。
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