xarray.open_dataset()读取Dataset类型数据,即能读取多个物理量。 xarray.open_dataarray()读取DataArray类型数据,即只能读取单个物理量。 如果nc文件中含有多个物理量,用open_dataarray()读取会报错,因此建议统一都用open_dataset()来读取文件。 提取物理量 从文件中读取数据ds = xarray.open_dataset()假如数据中含...
importxarrayasxrimport numpyasnp# 创建一个包含纬度、经度和时间三个维度的数据数组data = np.random.rand(3, 4, 5).astype(np.float16)coords = {'latitude': [40, 41, 42], 'longitude': [116, 117, 118, 119], 'time': pd.date_range('2023-01-01', periods=5)}ds = xr.DataArray(data...
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。 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。 pandas 数据类型转换和读取写入 pandas 若要由pandas对象转换为...
每个维度都可以具有一个或多个坐标,从而提供了更丰富的数据索引和切片方式。 数据集和数据数组:xarray提供了两种基本的数据结构,即DataArray和Dataset。DataArray用于表示单个多维数组,而Dataset用于表示多个具有相同维度的DataArray的集合。 标签导向的操作:xarray支持基于标签的数据选择、索引和计算,使得数据处理更加直观和...
前几文主要讲的是如何处理Xarray中的DataArray和DataSet,现在分享一下如何从nc文件或其他文件中读取数据,以及如何将处理好的数据输出成一个nc文件。 首先还是要再强调DataArray和DataSet的区别,DataArray是一个带标签结构的数组,DataSet是一个数据集,这意味着,从一个nc文件中读取到的全部信息构成了一个DataSet,而nc文...
创建DataArray和Dataset 可以通过多种方式创建DataArray和Dataset。最简单的方式是直接从NumPy数组创建: importxarrayasxr # 创建DataArray data = xr.DataArray(np.random.rand(10), dims='x') # 创建Dataset data_dict = {'a': xr.DataArray(np.random.rand(5,5), dims=['y','x']), ...
da指DataArray;ds指Dataset 虽然说给出了多种索引数据的方法,但是实际上通常用到的只有前两种。 具体通过一些例子来表现(均是由官方文档例子修改得到,为了更符合气象数据的结构):这建立了一个2000年1月1号-1月4号,且有三个纬度层 da = xr.DataArray(np.random.rand(4, 3),[('time', pd.date_range('...
DataArray是Xarray中的核心组件，它拥有标注或命名维度的多维数组。与基础数据结构如numpy数组相比，DataArray通过添加元数据（例如维名称、坐标和属性）提供了更丰富的信息。这种结构使得数据不仅具备数值信息，还能够携带诸如地理位置、时间点等上下文信息，为气象数据分析提供了坚实的基础。Dataset则是由多个...
1.DataArray:带有标注或命名维度的多维数组。DataArray将metadata（例如：维名称，坐标和属性）添加到基础的 未标记 的数据结构，例如numpy和Dask数组。2.Datasets:具有类似字典结构的尺寸对其的DataArray对象的 集合 。因此，可以在单个DataArray的维度上执行的大多数操作都可以在Dataset上执行。Dataset是多个...
- **Index**：索引，用于标识数据集中的位置。在Xarray中，通过索引可以快速定位数据集中的特定元素。创建DataArray和Dataset的过程相对直觉且灵活，下面以创建DataArray为例：创建DataArray需要：- **Data**：数据本身，可以是numpy数组、pandas系列、DataFrame等格式。- **coords**：坐标列表或字典，用于...