xarray的open_dataset函数可以方便地读取多种格式的数据文件,包括grib文件。你需要指定grib文件的路径作为函数的参数。例如: python ds = xr.open_dataset('path/to/your/file.grib', engine='cfgrib') 这里的'path/to/your/file.grib'应该替换为你的grib文件的实际路径。engine='cfgrib'参数指定了使用cfgrib库...
常规方式读取数据: %%timet2m_mon=xr.open_dataset(diri+fname,engine='cfgrib')['t2m']t2m_mon %%timechunks={"time":36}t2m_mon_dask=xr.open_dataset(diri+fname,engine='cfgrib',chunks=chunks)['t2m']t2m_mon_dask 这两个cell的执行时间差异不大,因为xarray在读取数据的时候并没有将数据完整的load...
file_path='/home/mw/input/era51824/ERA5-2023-08_pl.nc'engine='pynio'dataset=xr.open_dataset(file_path,engine=engine)u_wind=dataset['u']v_wind=dataset['v'] 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 In [5]: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 u_wind Out[5]: 定位指定...
File/opt/conda/lib/python3.11/site-packages/xarray/backends/api.py:670,inopen_dataset(filename_or_obj,engine,chunks,cache,decode_cf,mask_and_scale,decode_times,decode_timedelta,use_cftime,concat_characters,decode_coords,drop_variables,inline_array,chunked_array_type,from_array_kwargs,backend_kwarg...
默认存储为 netCDF4 格式。通过 format 和 engine 参数控制文件写入。 使用open_dataset 方法可以从 netCDF 文件加载数据,并创建 Dataset: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>ds_disk=xr.open_dataset('save.nc') DataArray 对象也可以使用相同的方式存储和读取 netCDF文件。但是在操作之前都...
(u, xarray$open_dataset, engine = "netcdf4", chunks = py_eval("{}")) plan(sequential) x <- xarray$concat(arrds, dim = "time") #py_run_string("result = r.x.sel(time = slice('1981-09-01', '1981-09-04'))") #py$result ## OR https://github.com/rstudio/reticulate/...
open_dataset("data.vtk", engine="pyvista") ds["data array"].pyvista.plot(x="x", y="y", z="z") ⬇️ Installation 🐍 Installing with conda Conda makes managing pyvista-xarray's dependencies across platforms quite easy and this is the recommended method to install: conda install -c...
conda install -c conda-forge pynio ds_grib = xr.open_dataset('example.grib', engine='pynio') 官方文档中还有一部分是关于画图的,然而画图部分个人认为使用matplotlib+cartopy的组合更加灵活,因此Xarray系列到这里应该就完结了。 下一步的计划是按照魏凤英老师的统计方法一书,试着将常用的气象统计方法利用pytho...
ds = xr.open_dataset("E:/data/fnl_20190526_12_00.grib2",engine='cfgrib', backend_kwargs={'filter_by_keys':{'typeOfLevel':'isobaricInhPa','cfVarName': 'w'}}) 在这里 我下载的fnl再分析资料中,w代表的是垂直速度,当然还有t\gh\u\v\r等等,用cfVarName匹配对应的物理量。 大概就是这些吧...
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。