我有一个netCDF文件,其中的time维度包含2年内按小时计算的数据。我想要取平均值,以获得每个月每天每小时的每小时平均值。我试过这个:ds = xr.open_mfdataset('ecmwf_usa_2015.nc') 但是我得到了这个错误:
*** TypeError: `group` must be an xa
下面的Python代码确实产生了一个根据每个像素的平均密度着色的光栅。然而,我真正需要的是从同一地区(在这种情况下是匈牙利的邮政编码)的choropleth地图着色,但着色只影响点,无论如何将显示在栅格上。光栅只能确定像素的伽马(或者在一些3D模拟中可能是高度)。(顺便说一句,带有邮政编码边界的覆盖也很好,但我对如何使用GeoViews有了更好的理解。)import rasterioimport datashader as ds
from datashader import transfer_func
我试图从datashader页面中绘制一个关于的给定示例。我使用了所有的代码片段,包括这个,并试图通过将img传递给plt.imshow(img)来用matplotlib绘制img。import datetimeimport numpy as npimport datashader as dsimgs
我在帮助配置服务器端on_change事件以在缩小绘图时触发这些事件之后。我有一个大的二维数据数组(5,000,>1000000),我希望使用bokeh将其可视化为图像。我正在尝试使用一个on_change函数来调用缩放、平移或重置图形时的调整大小。我将一个回调附加到绘图x_range和y_ranges,以在开始和结束更改时触发。as this is the array handling object of choice in productio