Xarray 采用open_dataset/open_dataarray函数读取NetCDF 文件,采用to_netcdf方法将数据写入文件。 接下来首先创建一些数据集,并使用to_netcdf将数据写入硬盘 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ds1=xr.Dataset(data_vars={"a":(("x","y"),np.random.randn(4,2)),"b":(("z","x"),...
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...
如何使用numpy蒙版阵列创建蒙版xarray dataarray? 问题描述 投票:0回答:1T2M,Uwind和Vwind都来自ERA5,是带有LAT,LON和时间的3D阵列。 t2m = xr.open_dataarray('ERA5_t2m_hourly_2004_2024.nc') vwind = xr.open_dataarray('ERA5_vwind_hourly_2004_2024.nc') uwind = xr.open_dataarray('ERA5_u...
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.Dataset: 具有类似字典结构的尺寸对齐的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数据集上执行。 3.Variable: 类似于NetCDF的变量,由dimensions, data, 和 attributes组成。
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 ...
4.使用DataFrame,创建一个DataArray ### 定义DataFrame ### df = pd.DataFrame([5,6,7,8]) ### 答案 ### da = xr.DataArray(df) da 5.使用给出的index,columns分别设定为lat,lon的DataFrame,创建一个DataArray ### 定义DataFrame ###
NetCDF:通过函数open_dataset`、open_dataarray将nc数据进行读、to_netcdf写 下面举一个例子: 读取nc文件: #导入库import xarray as xr#nc文件所在的绝对路径path='D:\\data\\sst.nc'#在python中需要使用双斜杠# 读入文件data=xr.open_dataset(path) ...
xarray(pronounced "ex-array", formerly known asxray) is an open source project and Python package that makes working with labelled multi-dimensional arrays simple, efficient, and fun! Xarray introduces labels in the form of dimensions, coordinates and attributes on top of rawNumPy-like arrays, ...
>>> import pandas as pd >>> import xarray as xr >>> >>> da = xr.DataArray( ... [1, 2], coords={"time": pd.to_datetime(["2000-01-01", "2000-02-02"])}, dims=["time"] ... ) >>> print(da.time) <xarray.DataArray 'time' (time: 2)> array(['2000-01-01T00:00...
data.time.dt.year xarray.DataArray.groupby()求季节平均、年平均、月平均 类似于Pandas包中的groupby的思想,我们利用dataArray.groupby()函数将月份作为键(唯一值)来对原数据进行分离。本质是即把各年的某个月的数据放到了一组。 month_group = data.groupby("time.month")month_group ...