xarray 通过对plt.plot()的包装实现对线图的绘制。如前面所述,axes可以用变量进行标记,从而可以传递给底层matlibplot调用。 首先提取北纬 60°,西经 110° 处时间变化数据 代码语言:javascript 复制 data1d=ds.Tair.sel(lat=60,lon=250)data1d data1d 尝试直接使用.plot()方法绘图 代码语言:javascript 复制 data1...
转换为 Xarray 数据集 接下来,我们将 NDVI 数据转换为 Xarray 数据集,以便进行进一步分析: ds = xr.open_dataset(ndvi_masked, engine='ee', crs='EPSG:4326', scale=0.05, geometry=roi) ds 1. 2. 选择特定月份的数据 我们可以选择特定月份的数据,例如 1 月份: sub = ds.sel(time=ds.time.dt.month...
本文使用新一代xarray方法,相比于netCDF4更方便、简洁和高效 salem解决mask Mask的方法其实很多,xarray的salem只需要一个shp文件就可以搞定所有问题。 salem是xarray的扩展包,集成了一些地球科学数据处理的小工具,其中.roi函数可以根据shp文件提取感兴趣的区域。 读取shp并查看 import xarray import geopandas as gpd im...
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。下面代码部分建议大家横屏阅读。 AI检测代码解析 >>>import xarray as xr# ...
在Python中选择xarray.Dataset中的一些坐标可以使用以下方法: 1. 使用标签选择:可以使用`sel()`方法根据坐标的标签选择数据。例如,如果要选择纬度为`lat`,经度为`lon...
气象Python 训练营 ⑤ xarray 使用笔记(二) 详情 运行环境: 气象Python 训练营 ⑤ xarray 使用笔记(一)¶🏳️🌈大家好,我是 👉 小王同学呼啦啦🚁为方便大家浏览,部分代码已隐藏,如需要查看代码请 "点击右上角 👉 运行" 选择右上角的 "查看" 选择 "隐藏/显示 所有代码输入",保存即可🚀 ...
1.http://xarray.pydata.org/en/stable/generated/xarray.Dataset.html 2.http://xarray.pydata.org/en/stable/generated/xarray.DataArray.html(dataarray) xarray–数据的读写 利用xarray读取NetCDF数据: 其中,对于xarray读取的nc文件生成的数据对象,可以通过一些函数转为pandas对象。对pandas对象使用to_xarray方法...
使用pip工具来安装xarray库。在命令行或终端中输入以下命令: bash pip install xarray 或者,如果你使用的是Anaconda,可以使用conda来安装,以确保与你的Anaconda环境兼容: bash conda install -c conda-forge xarray 等待安装完成: pip会自动下载并安装xarray及其依赖项。这可能需要一些时间,具体取决于你的网络速度和...
pip install xarray 处理流程: import xarray as xr #导入xarray from pylab import * import matplotlib input_data = r'F:\GLDASnew\GLDAS_NOAH025_M.A200001.021.nc4.SUB.nc4' #数据存放路径 data = xr.open_dataset(input_data) #使用xarray读取数据 print(data) #打印出数据 有关数据的一些相关信息被...
xarray.align xarray --降维处理 举一个三维SST的例子进行处理示范: import xarray as xrfile='..\\sst_olr\\olr.mon.mean.nc'data=xr.open_dataset(file) 使用 data.shape 查看一些维度排列顺序 可以看到,维度顺序依次是time、lat、lon,对应axis=0、1、2 ...