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
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...
评论 In [1]: # 加载必须的操作包 import numpy as np import xarray as xr # 使用 pynio 读取 grib2 文件 # 当然也可以使用cfgrib fnlds=xr.open_dataset('/home/mw/input/fnl6384/fnl/fnl_20210101_00_00.grib2',engine='pynio') Warning: ecCodes 2.21.0 or higher is recommended. You are ...
转换为 Xarray 数据集 接下来,我们将 VOD 数据转换为 Xarray 数据集,以便进行进一步分析: ds = xr.open_dataset(collection, engine='ee', scale=0.25, crs='EPSG:4326', geometry=feature) ds 仅¥5.9 立即解锁本篇剩余内容 所属专栏 · 2025-05-17 17:53 更新 GEE训练教程 此星光明 教师...
%%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到内存中。使用dask并行方式计算则需要额外设置一个chunks的参数,用于将原始数据划分成小块(chunk),后期...
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...
ds = xr.open_dataset('Station_test.nc') temp = ds['temp'].groupby('time.season').mean('time') # 季节平均 plt.scatter(ds.lon, ds.lat, s=6, c= temp.sel(season='JJA'), cmap='jet') 结果如下 2012夏季气温 2. 西藏站点平均的逐月风速距平序列 本文不含此例数据 代码语言:javascript...