import numpy as npimport xarray as xrimport pandas as pdarray = np.random.randn(3,4) #生成一个3行4列(3×4)的随机数组arraydata= xr.DataArray(array, dims=("x","y"))data 方法1:.isel(integer selection)是一个基于维度名称数字索引的筛选的方法。通过.isel这个方法筛选了arr第一维度x索引值为...
ds["data"].isel(lat=0) ds["data"].isel(lat=slice(0, 2)) 按指定维度的值筛选数据 ds["data"].sel(lon=10) ds["data"].sel(lon=slice(30, 60)) 计算指定范围的数据平均值 mean_value = ds["data"].sel(lat=slice(36, 37), lon=slice(116, 117)).mean().values print(type(mean_val...
temperature_at_time_0=temperature.isel(time=0)# 索引时间维度的第一个时间点 temperature_at_lat_0_lon_0=temperature.isel(lat=0,lon=0)# 索引特定经纬度点print("Temperature Data:",temperature)print("Temperature at Time 0:",temperature_at_time_0)print("Temperature at Lat 0, Lon 0:",temperatu...
# 如果变量是多维的,选择一个维度切片 sliced_data = variable_data.isel(time=0) # 假设我们只对时间维度上的第一个切片感兴趣 # 将数据转换为pandas DataFrame,以便写入Excel df = sliced_data.to_pandas() 4. 使用Python库将转换后的数据写入Excel文件 接下来,我们使用pandas库和openpyxl库将DataFrame写入Ex...
temperature.grib",engine="cfgrib")ds=ds.isel(time=5)-273.15# 定义绘图函数defplot_data(ds):#...
fig=plt.figure(figsize=[8,5],facecolor='w')foryrinrange(2011,2015):da_yr=ds_sel_avg_noleap.isel(time=ds_sel_avg_noleap.time.dt.year==yr).precip dataplot=da_yr.cumsum()plt.plot(dataplot,linewidth=2,label=yr)plt.legend(fontsize=13)plt.grid()plt.xticks(fontsize=12)# we can al...
wind_data.isel(time=0, height=0).plot() plt.title('Wind Data at Time=0, Height=0') plt.show() 在上述代码中,我们创建了一个包含高度维度的风场数据,并使用xarray进行了可视化。 通过以上方法,我们可以在Python中设置和可视化风场密度,从而更好地分析和理解风场的分布情况。这些方法不仅适用于简单的二维...
gb = data.groupby("time.month").groupsgb 其中,第0个可理解为ds.isel(time = 0),同理第12个可理解为ds.isel(time = 12),并且是一个字典类型。字典:键值对(key-value pair)键与值之间的关联。 可以使用for循环遍历: for key in sorted(gb): # str()函数将数值转为字符串print( str(key)+"月"...
创建DataArray 我们可以通过以 numpy 数组或列表的形式提供数据,和可选的参数dimensions和coordinates,来从头开始创建DataArray: In [4]: data = xr.DataArray(np.random.randn(2, 3), ...: dims=('x', 'y'), ...: coords={'x': [10, 20]}) ...
x_index, y_index = findpoint(plon, plat, dataarray) nearest_data = dataarray.isel(x=x_index, y=y_index) 在使用本函数时,需要根据数据情况,调整函数中 (lon,lat) 或 (x,y) 的维度命名,以及 dataarray 的维度数量(本例中是四维数据)。