是否有任何xarray函数来提取与其他文件相似的时间？
是的，xarray库提供了一些函数来提取与其他文件相似的时间。其中一个常用的函数是xr.open_mfdataset()，它可以打开多个具有相似时间结构的文件，并将它们合并为一个xarray数据集。这个函数可以方便地处理具有相同时间坐标的多个文件，例如时间序列数据。
另一个相关的函数是xr.align()，它可以将多个xarray对象的时间坐标对齐，使它们具有相同的时间范围和步长。这对于比较和分析多个时间序列数据非常有用。
除了这些函数，xarray还提供了一些其他的时间处理函数，如xr.resample()用于重采样时间序列数据，xr.rolling()用于滚动计算等。
在腾讯云的产品中，与时间序列数据处理相关的产品包括云数据库时序数据库TSDB、云监控、云物联网平台等。这些产品可以帮助用户存储、管理和分析大规模的时间序列数据。您可以通过访问腾讯云官方网站了解更多关于这些产品的详细信息和使用方法。
腾讯云TSDB产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/tsdb 腾讯云云监控产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/monitor 腾讯云云物联网平台产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
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我正在使用EWS SOAP服务从Exchange 2007获取详细的空闲数据。我试着在上午9点到10点30分之间获取数据返回的数据间隔为30分钟，因此返回3个时隙。
Exchange的第一部分包含显示002的MergedFreeBusy字符串，该字符串等于空闲忙。这意味着上午9点到10点之间房间很忙，上午10点到10点半之间房间很忙。
但是，详细视图返回两个条目，第一个条目的启动时间为上午9时，结束时间为上午10时，而繁忙类型显示为忙碌。这与早期的合并繁忙数据相矛盾。
当我打开Outlook并检查房间的实际可用情况时，我发现房间在上午9点到10点之间是免费的，上午10点到10点半之间是繁忙的。
浏览 2提问于2013-10-21得票数 0
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考虑一下这个模板函数：
template<class T, class F> inline
auto transform(const vector<T>& l, F func) -> vector<decltype(func(T{}))>
{
vector<decltype(func(T{}))> out(l.size());
std::transform(l.begin(), l.end(), out.begin(), func);
return out;
}
此函数可调用为
auto out = tran
浏览 3提问于2015-02-16得票数 2
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我正在Python语言中对Netcdf文件应用切片和聚合操作。处理此类文件的解决方案之一是使用Xarray库。 我对库功能还很陌生，所以我想知道Xarray对象是否像pandas一样拥有一些方法来检查切片的DataSet/DataArray是否为空(在Pandas的情况下，可以通过' empty‘方法检查dataframe/series是否为空)。 我找到的唯一解决方案是始终将Xarray Dataset/DataArray转换为pandas Dataframe/Series，然后检查它是否为空。 以下是示例代码片段： import xarray as xr
path = '
浏览 36提问于2019-09-13得票数 3
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我有数百个沿着感兴趣的对象追踪的geopandas多线串(在几年的时间里，每周一条线追踪墨西哥湾流)，我想使用这些线从其他几个xarray数据集中提取值，以了解每周沿着这条路径的海表面温度、叶绿素a和其他变量。 但是，我不确定如何准确地使用这些geopandas行从xarray数据集中提取值。我曾想过将它们分成几个点，并获取每个点的数据集值，但这似乎有点麻烦。有没有什么简单的方法来做这个操作？
浏览 69提问于2021-05-07得票数 0
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我有一个光栅时间序列存储在多个GeoTIFF文件(*.tif)中，我想将其转换为单个NetCDF文件。数据为uint16。
我可能可以使用gdal_translate将每个映像转换为netcdf，使用：
gdal_translate -of netcdf -co FORMAT=NC4 20150520_0164.tif foo.nc
然后用NCO编写一些脚本，从文件名中提取日期，然后进行连接，但我想知道我是否可以在xarray中更有效地使用xarray，这是一个新的rasterio后端。
我可以很容易地读到文件：
import glob
import xarray as xr
f = glo
浏览 1提问于2017-10-23得票数 6
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我有一份netCDF文件的列表。我在xarray中打开了每个netCDF文件，如下所示： files = ['file_1.nc', 'file_2.nc', 'file_3.nc', 'file_4.nc']
for file in files:
xarray_object = xr.open_dataset(file) 接下来，我想从file_1.nc中提取最后一个时间戳，并从file_2.nc中减去它，然后在整个文件列表中继续这个模式(所以file_2.ncfirst时间戳- file_1.nclast时间戳，f
浏览 8提问于2021-04-24得票数 0
我试图用Python中的xarray打开多个netCDF文件。这些文件的数据具有相同的形状，我想加入它们，创建一个新的维度。
我试图为xarray.open_mfdataset()使用xarray.open_mfdataset参数，但它并不像预期的那样工作。下面是一个例子，它用124次、241纬度和480经度的温度数据打开了两个文件：
DS = xr.open_mfdataset( 'eraINTERIM_t2m_*.nc', concat_dim='cases' )
da_t2m = DS.t2m
print( da_t2m )
使用此代码，我预计结果数据数
浏览 2提问于2019-04-01得票数 10
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我有一个包含海冰浓度的NetCDF数据文件
from netCDF4 import Dataset
ds = Dataset('file.nic', 'r')
ds.variables.keys()
>>odict_keys(['latitude', 'longitude', 'seaice_conc', 'seaice_source', 'time'])
ds.dimensions.keys()
>>odict_keys(['latitude'
浏览 1提问于2018-01-25得票数 0
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我想把高分辨率的GeoTIFF的更小的阴影光栅化。xarray.open_rasterio似乎是获得datashader.transfer_functions.shade所需的正确工具。但是，返回的DataArray也有一个带，可以跳过shade。出现了几个问题：
xarray.open_rasterio是否应该将当前在“带”中的值简单地作为数组中的值返回？
如何检查GeoTIFF是否像xarray.open_rasterio所期望的那样？
xarray.open_rasterio的任何论点是否允许将“带”指定为“值”？
或者，xarray.open_rasterio是否应该简
浏览 4提问于2020-03-05得票数 0
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我有3 cars在space (x，y)中以10 time的步数行驶。
对于每一个时间步骤，我想要计算汽车之间成对的欧几里德距离。
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import pdist
import xarray as xr
data = np.random.rand(3,2,10)
times = pd.date_range('2000-01-01', periods=10)
space = ['x','y']
cars = ['a','b',
浏览 0提问于2018-11-04得票数 2
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我对python还是个新手。我有一个xarray DataArray，它包含一个由浮点数组成的变量。这些浮点数应该是秒。我想将这些浮点数添加到给定的日期： 2021-01-01 00:00:00 + 1 = 2021-01-01 00:00:01
...
2021-01-01 00:00:00 + 120 = 2021-01-01 00:02:00 为了获得我可以使用的datetime数组(例如，提取给定时间间隔之间的事件) 我尝试使用时间增量，但它不喜欢DataArray。有没有解决这个问题的办法？
浏览 53提问于2021-02-18得票数 2
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我有大型NetCDF文件(~23 as )，通过xarray从点数据中提取点数据并加载为numpy数组。在一个循环中，这个过程工作得很好--但是，当我尝试使用一个较小的单个文件(3.8GB)时，代码永远不会完成运行。
我不愿问这个Qon堆栈，因为它是特定于数据的，所以示例代码并没有真正的帮助。但是，xarray中的文件有一个结构'Time，stid‘- stid意味着站点ID，这个维度只是命名从全局数据集中提取的lat/lon对(参见下面的坐标)。
<xarray.Dataset>
Dimensions: (TIME: 12745, stid: 22)
Coor
浏览 1提问于2022-03-08得票数 0
我只需要为特定的节点集从全局网格中提取数据，由lat/lon坐标(按500-10000的顺序)给出。这些数据是时间序列的水力参数，例如波高.
全局数据集很大，因此它被分成许多NetCDF文件。每个NetCDF文件大约5GB，包含整个全局网格的数据，但只包含一个变量(例如波高)和一年(例如2020年)。假设我想在某个位置提取6个变量的完整时间序列(42年)，我需要从6x42 = 252个NC文件中提取数据，每个文件的大小为5GB。
我目前的方法是一个贯穿多年、变量和节点的三重循环。我使用Xarray打开每个NC文件，提取所有所需节点的数据，并将其存储在字典中。一旦提取了字典中的所有数据，我就为每
浏览 23提问于2022-01-27得票数 1
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假设我有一个秘密，我把它记在一种类型中
data Secret a = Secret a deriving Functor, Show
sec :: Secret String
我希望允许对秘密进行计算，并以某种方式查看结果。
getSecretHash :: Show a => Secret a -> String
或
askQuestion :: (a->Bool) -> Secret a -> Bool
但我不想让秘密被直接提取(我知道你可以用上述的方法之一，但假设秘密是很大的，所以这是不可行的)。
当然有人可以直接写
reveal :: Secret a
浏览 5提问于2017-10-12得票数 7
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用xarray绘制Dataset中的离散DataArray变量会产生一个图例，其中离散值被任意排序，对应于对每个级别不可预测的颜色分配。是否可以为给定的离散值指定特定的颜色或位置？
一个简单的可复制的例子：
import xarray as xr
# get a predefined dataset
uvz = xr.tutorial.open_dataset("eraint_uvz")
# select a 2-D subset of the data
uvzr = uvz.isel(level=0, month=0, latitude=slice(150, 242),
浏览 8提问于2022-05-06得票数 1
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我有一个DataSet ds_object，它看起来像这样：
ds_object
<xarray.Dataset>
Dimensions: (time: 14392)
Coordinates:
* time (time) datetime64[ns] 2021-08-28T00:00:02.14...
Data variables:
variable .......
其中“变量”是：
<xarray.DataArray 'variable' ()>
array(0., dtype=float32)
Attributes:
uni
浏览 10提问于2021-12-15得票数 2
我正在处理NetCDF格式的古气候数据(536-550CE)，这是我用xarray导入的。时间格式有点奇怪：
import xarray as xr
ds_tas_01 = xr.open_dataset('ue536a01_temp2_seasmean.nc')
ds_tas_01['time']
<xarray.DataArray 'time' (time: 61)>
array([15360215.25, 15360430.75, 15360731.75, 15361031.75, 15370131.75,
1
浏览 3提问于2019-02-12得票数 0
我使用xarray从NetCDF文件(.nc)中提取数据。我需要提取一个变量的第75百分位数值(化学浓度)在每一时间步骤跨一组维度(纬度、经度、深度)。我正在使用下面的代码来完成这个任务
df = xr.open_dataset("10y_125_365_concentration.nc")
c_75 = df.concentration.quantile(0.75, dim=('latitude', 'longitude', 'depth'))
在给出特定的浓度值之前，结果给出了前几步的输出“0”。代码似乎计算了整个数组的第
浏览 10提问于2022-09-13得票数 2
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我目前正在处理python中的多个netCDF文件。我使用哨兵-5p NO2对流层柱在大伦敦上空。我想把个人档案画成一个时间序列，标题是伦敦上空的逾越节时间，但我不确定如何提取。
有没有一个简单的方法，我可以提取逾越时间的卫星通过一个特定的lat/lng为每个文件？
编辑:有关这些文件的更多信息。它们是netCDF文件，意味着它们包含维度、变量、属性和坐标。它们包含关于伦敦上空NO2垂直柱密度的信息，其空间分辨率为3.5x7公里。我已经在PyCharm中使用xarray打开了文件，并进一步附加了一个图像，以提供有关变量的更多信息。
实际上，我需要在delta_time或51.8时找到
浏览 8提问于2020-08-25得票数 0
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Xarray是否支持numpy计算功能，如polyfit？或者，是否有一种有效的方法将这些函数应用于数据集？
我想要计算一条线的斜率，用两个变量(温度和高度)来计算斜率。我有一个数据集(下面)，其中包含这两个变量的维度(垂直、时间、xgrid_0、ygrid_0)。
<xarray.Dataset>
Dimensions: (PressLev: 7, time: 48, xgrid_0: 685, ygrid_0: 485)
Coordinates:
gridlat_0 (ygrid_0, xgrid_0) float32 44.6896 44.6956 44.70
浏览 23提问于2016-08-15得票数 8
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我正在使用xarray加载一个年度数据集。我想创建数据的35年均值(不是滚动平均值，只是分成35年均值)。现在，我执行以下操作： filename = '/glade/scratch/mberdahl/127kaH11/MOC/MOC_only_127kaH11_AnnMeans.nc' # read 127ka H11 run, 1-1749 years only
ds = xr.open_dataset(filename)
ds 它显示了 Dimensions:
d2: 2lat_aux_grid: 395 moc_comp: 3 moc_z: 61 time: 1750
浏览 21提问于2021-10-01得票数 0
我有一个只有两条信息的Xarray数据集，一个时间被' time‘引用，一个时间被’reftime‘引用：
<xarray.Dataset>
Dimensions: ()
Coordinates:
reftime datetime64[ns] 2020-03-31T06:00:00
time datetime64[ns] 2020-03-31T12:00:00
crs object Projection: latitude_longitude
Data variables:
*empty*
Attributes:
浏览 5提问于2020-03-31得票数 0
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当使用xarray open_dataset或open_mfdataset加载NARR netcdf数据集(例如)时，xarray返回关于“冲突的_FillValue和missing_values”的错误。
输入：
ds = xarray.open_dataset('air.2m.2010.nc')
产生以下错误：
ValueError: ('Discovered conflicting _FillValue and missing_value. Considering opening the offending dataset using decode_cf=Fal
浏览 4提问于2016-02-09得票数 7
谷歌的“无形的recaptcha”的加入似乎大大增加了“第一次互动”(然后是“持续互动”)的次数，这是由灯塔测量的。
我使用HTML5模板建立了两个空网页。这些站点的不同之处仅在于包含了recaptcha API脚本；即这一行：
<script src='https://www.google.com/recaptcha/api.js'></script>
第一站点接收相当于第一有意义的绘制时间的第一交互时间。
第二个站点(recaptcha)的第一个交互时间为~14秒，估计输入延迟时间为1.6秒：
正如谷歌的说明所示，我在<head
浏览 0提问于2018-05-14得票数 4
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我目前正在使用XArray的Python模块中的天气数据，比较短期模式预报和美国特定地区的观测数据。模型数据存储在.nc文件中；观测数据包含在源自ArcGIS的.asc文件中。 当通过matplotlib绘制数据时，很明显观测数据已经旋转，以至于它相对于同一时间段的模型数据被错误地映射。为了确保误差出现在数据集而不是曲线图上，我计算了每个实例中降水场的质心；两个项目的质心也有很大不同，这意味着误差存在于观测文件本身中。 因此，我想知道是否有一种已知的方法可以通过更改特定条目的位置来实际旋转观测数据字段(存储为XArray数据集中的数据变量)，同时保留集合的形状。我已经尝试过换位，但没有成功解
浏览 8提问于2020-07-24得票数 1
我有一个大约350个坐标的列表，这些坐标是指定区域内的坐标，我想使用Xarray从netCDF文件中提取这些坐标。如果它是相关的，我试图从一个特定的陆地表面模型提取SWE (雪水当量)数据。
我的问题是，这个for循环需要花费很长时间来遍历列表中的每一项并获取相关的timeseries数据。也许在某种程度上，这是不可避免的，因为我不得不实际从netCDF文件中为每个coodinate加载数据。我需要帮助的是以任何可能的方式加速代码。现在，这需要很长时间才能运行，3+时间和计数更精确。
以下是我迄今所做的一切：
import xarray as xr
import numpy as np
imp
浏览 1提问于2020-05-19得票数 3
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Numpy Structured Arrays named fields和xarray (xray) N-D标记数组有什么不同？
浏览 76提问于2019-02-15得票数 1
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1回答
我正在创建一个工具，用户可以通过excel查询ODBC。我需要一个函数，它可以查看用户粘贴的项目id列，然后创建一个文本字符串，该字符串可以在VBA的Sql部分中使用。项目Id的数量可以改变。 使用一个类似的函数(不是我自己创建的)，我可以引用一个单元格，并在需要的地方插入‘and，’，但我似乎不能让它对一列中的多个单元格起作用。 ‘以下是我用于现有函数的代码： Function CreateSQLAndQry(field_input As String, input_string As String) As String
浏览 33提问于2019-05-30得票数 1
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从文档来看，提升似乎基本上是fmap的一种推广，允许使用多个参数映射函数。
然而，关于提升的文章给出了一种不同的观点，用范畴中的态射来定义"lift“，以及它与类别中的其他对象和态射之间的关系(我将在这里不给出详细信息)。我想，如果我们考虑猫(范畴的范畴，从而形成了我们的态射函子)，这可能与Haskell的情形有关，但我看不出这个范畴论的升降机概念是如何联系到基于链接文章的Haskell中的概念的，如果它确实如此的话。
如果这两个概念并没有真正的联系，只是有一个相似的名字，电梯(范畴理论)是否在Haskell中使用呢？
浏览 1提问于2014-07-21得票数 20
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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：
import xarray as xr
ds = xr.open_mfdataset('ecmwf_usa_2015.nc')
ds.groupby(['time.month', 'time.hour']).mean('time')
但是我得到了这个错误：
*** TypeError: `group` must be an xarray.DataArray or the name of
浏览 5提问于2018-04-03得票数 10
我有大约75张二维栅格地图(tifs)，高度完全相同，每一个都是在不同的时间获得的。我想用xarray将它们堆叠起来。我可以在每个光栅(见下文)，但目前，没有时间，因为我需要从每个文件的标题提取时间(2017-02-15T06:13:38Z在下面的文件)。
da = xr.open_rasterio('tifs/DTSLOS_20170122_20190828_D79H_2017-02-15T06:13:38Z.tif')
da
<xarray.DataArray (y: 12284, x: 17633)>
[216603772 values with dtype=
浏览 12提问于2022-04-12得票数 0
1回答
我试图从一个3小时的全球数据集中计算每日Tmax。我可以使用groupby来完成这个任务，但是我想知道如何通过使用dask并行操作(例如使用apply_ufunc)来减少计算时间。如果有关于ufunc的好文档，请告诉我(关于xarray的文档对我来说不够详细，给我留下了一点困惑，因为我以前没有任何使用dask的经验)。谢谢！！
下面是我的代码：
TAS = xr.open_dataset(INFILE_template.format(YR, YR), chunks={'time':8})
DAYMAX = TAS.groupby('time.dayof
浏览 3提问于2018-05-25得票数 1
最近，我将kafka流从2.0.1升级到2.5.0。因此，我看到了很多警告，如下所示：
org.apache.kafka.streams.kstream.internals.KStreamWindowAggregate$KStreamWindowAggregateProcessor Skipping record for expired window. key=[325233] topic=[MY_TOPIC] partition=[20] offset=[661798621] timestamp=[1600041596350] window=[1600041570000,1600041600
浏览 3提问于2020-09-15得票数 4
1回答
我目前正在处理一些海洋模型输出。在每个时间步骤中，它有42*1800*3600个网格点。
我发现我的程序中的僵尸瓶颈是切片，并在方法中调用xarray_built来提取值。更有趣的是，相同的语法有时需要很大的时间。
ds = xarray.open_dataset(filename, decode_times=False)
vvel0=ds.VVEL.sel(lat=slice(-60,-20),lon=slice(0,40))/100 #in CCSM output, unit is cm/s convert to m/s
uvel0=ds.UVEL.sel(lat=slice(-60
浏览 2提问于2016-08-31得票数 3
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我正在处理使用NetCDF格式的ROMS模型输出生成的洋流数据。每个NetCDF文件都包含洋流速度的月平均值，即只有一个时间步长。到目前为止我已经到达这里了。
import netCDF4
import pandas as pd
import numpy as np
import xarray as xr
df1 = xr.open_dataset("ocean_avg_November.nc4") #NetCDF file for Nov 2013
df2 = xr.open_dataset("ocean_avg_December.nc4") #NetCDF
浏览 6提问于2022-06-18得票数 0
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1回答
提取几何(形状)中的数据
、、、
我有一个NetCDF数据集，我通常使用xarray函数调用它。最近，我在dataset上做了一些横断面分析，它看起来像这样(水平蓝线之间的区域是用于分析的横断面)：
目前，我只能提取数据，这些数据要么属于垂直截面，要么属于水平截面(因为它们很容易提取)。
但是现在我想在数据集中选择一个特定的形状，我想对此进行分析。这些形状可能不是对称的，也不是直线的。以下是一些例子：
基本上，这些形状可以是不规则的(与已知的每个点的协调)。
是否有可能提取数据集/值(与协调)，特别是针对感兴趣的区域？
这些步骤很容易执行，只使用ARCMaps剪辑功能或谷歌地球引擎剪辑功能。但是我不能在pyth
浏览 2提问于2019-07-05得票数 1
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我有一个用python编写的xarray数据集。我想使用hvplot库来绘制两个相互依赖的(数据)变量。下面是一个简单的数据集示例：
import numpy as np
import xarray as xr
import hvplot.xarray
# Create the dataset
time = np.linspace(0,10)
x = time*2 + 1
y = time*3 - 1
ds = xr.Dataset()
ds.coords['time'] = time
ds['x'] = (['time'],x)
ds[&#
浏览 44提问于2021-02-14得票数 1
1回答
有没有一种矢量化的方法来从空气中提取6，从风中提取7？
ds = xr.merge([
xr.DataArray([3, 5, 6], coords={'init': [0, 1, 2]}, dims='init', name='air'),
xr.DataArray([8, 7, np.nan], coords={'init': [0, 1, 2]}, dims='init', name='wind')
])
循环方法为：
xr.merge([
ds[var]
.d
浏览 0提问于2019-12-12得票数 1
也许这对专家来说是一个非常基本的问题，但我只是一个初学者。我有来自不同距离的多个时间序列信号。我用plt.plot命令绘制了所有时间序列数据，如下面的脚本所示。
bp_range=[0.5,20]
dir='/data'
# set plots
fig = plt.figure(figsize=(12,14))
grid = plt.GridSpec(2, 6)
ax1 = plt.subplot2grid((2,6), (0,0),colspan=3,rowspan=2)
ax2 = plt.subplot2grid((2,6), (0,3),rowspan=2
浏览 8提问于2022-02-21得票数 1
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interp1d对我所拥有的各个数据集工作得很好，但是我有超过500万个需要插值的数据集。
我需要插值是三次的，每个子集应该有一个插值。
现在，我可以使用for循环来完成这一任务，但是，要插值500万集，这需要相当长的时间(15分钟)：
interpolants = []
for i in range(5000000):
interpolants.append(interp1d(xArray[i],interpData[i],kind='cubic'))
我想做的可能是这样的：
interpolants = interp1d(xArray, i
浏览 2提问于2019-12-08得票数 5
我是xarray的新手，所以我想知道我是否做错了什么。
我有一个包含三个组(A，B，C)的netcdf文件，每个组包含几个变量，它们只有一个时间维度和一个对应的'time_dimension‘变量。时间维度变量使用Unix时间戳作为它的值。
在下面的示例中，我打开Netcdf文件并打印出每个组的时间戳的最小值和最大值。这为我提供了预期的时间戳范围。
然后，我使用open_dataset命令将每个组从netcdf文件加载到xarray数据集中。对于这些数据集，我再次打印出时间维度坐标时间戳的最小值和最大值。最小值与通过直接读取netcdf文件获得的值相同，但最大值包含两个组(A和B)的N
浏览 0提问于2017-05-04得票数 0
1回答
我正在绘制一些属于xarray对象的时间序列，但我只有5-10月份的数据。其结果是这条直线：您是否知道如何从不在数据集中的x轴中删除日期？
浏览 7提问于2022-05-16得票数 1
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我有一个xarray.DataArray，geotiffs_da的内容，它是通过从几个geoTIFF文件读取数据形成的。一些xarray内容如下：
geotiffs_da_renamed <xarray.DataArray (时间: 10，波段: 9，纬度: 101，经度: 101)>数组([[1065.，1041.，1036.，1069.，1025.，1028.，. 4342.，4192.，4022.，.，3468.，3458.，3469.]]，dtype=float32)坐标：
int32 1 2 3 4 5 6 7 8 9
纬度(纬度) float64 13.8 13
浏览 5提问于2021-12-20得票数 0
1回答
我目前正在做的是计算向量中所有元素之间的欧几里德距离(元素是2D图像中的像素位置)，以查看元素是否彼此接近。我创建一个参考向量，它以增量的方式接受向量中每个索引的值。用MATLAB函数"pdist2“计算了参考向量与像素位置向量中所有元素之间的欧几里德距离，并将结果应用于某些条件；然而，在运行代码时，该函数的计算时间似乎最长(即一次运行时，该函数被调用27 245次，占整个程序运行时间的54% )。是否有更有效的方法来做到这一点，并加快程序？
[~, n] = size(xArray); %xArray and yArray are same size
%Pair the x and
浏览 4提问于2016-11-08得票数 0
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2回答
我有两个非常相似的模板类:一个管理T*对象的向量并对这些指针执行操作，另一个管理T对象的向量并对这些对象执行相同的操作。
有什么办法可以让单个类管理指针列表或对象列表吗？
浏览 5提问于2013-12-19得票数 1
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最近，我对函子感到兴奋，并在各地使用它们。然后出现了这样的情况:我需要我的函子执行两种不同的操作，并且我考虑向函子中添加另一种方法(而不是重载()运算符)。这是否是不好的做法，我不确定(也许你可以告诉我)，但它让我思考为什么我使用函子在第一，而不仅仅是对象。所以我的问题是：
重载()运算符是否有什么特别之处，还是它在语法上比使用普通命名方法更有吸引力？
更新：
首先，我知道为什么函子可能比函数指针更可取，就像在其他问题中解释的那样。我想知道为什么它们比具有命名方法的对象更可取。
其次，关于我想使用另一种可能命名的函子方法的例子:基本上我有两个函数，一个计算一个图分区的模块化- compute_
浏览 4提问于2011-04-05得票数 7
我的时间序列数据是一个名为da_output_halfyearly的xarray的DataArray对象 <xarray.DataArray '__xarray_dataarray_variable__' (time: 10, latitude: 106, longitude: 193)>
dask.array<shape=(4, 106, 193), dtype=int32, chunksize=(2, 106, 193)>
Coordinates:
* latitude (latitude) float32 -39.2 -39.149525
浏览 45提问于2019-02-26得票数 0
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我下载了一个已发布的netCDF文件，其中包含了全球12万年来的各种气候数据。(请参阅这里包含的公共.nc文件：)。有许多变量，包括温度、降水等。
我只想知道，在全球范围内，，过去12万年的平均降水量是多少。I.，我想得到一张全球时间平均降水量的地图。重要的一点是，时间间隔不是相等的，它们变化在1到2000年之间。在试图解决这个问题的同时，我在使用Xarray时遇到了许多问题，因为我以前从未使用过netCDF。我尝试使用这个简单的方法：
import xarray as xr
climate_file = 'LateQuaternary_Environment.nc' #Dat
浏览 5提问于2022-01-13得票数 0
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随着时间的推移，我们注意到，随着我们的机器变得更有性能，我们最终得到了更多的Rails规范，其中出现了时间戳不明显的计时问题。例如：
event1 = create(:event)
event2 = create(:event)
expect(Event.order(:created_at).last).to eq event2
上面的测试在历史上是完全可靠的，但最近变得不稳定，显然是因为我们的计算机更强大了。有时是event1，有时是event2。关于这里发生的事情，我最好的猜测是，它们最终会一个接一个地快速创建，以至于时间戳不明显。我想知道是否有一种方法可以在我们的测试中提高时间戳的精度来
浏览 1提问于2017-05-21得票数 0
我刚接触过AssertJ，并使用它对我编写的代码进行单元测试，并在考虑如何断言列表。
让我们假设我们有一个消费者实体列表。每个实体都有自己的手机，有自己的名字的ServiceProvider和EntityName。
现在，我们希望断言存储库中的每个实体都获得了正确的数据，因此我们希望测试列表中的每个项是否具有相同的Phone。
ConsumerEntity savedConsumer1 = Consumer(phone, name, serviceProvider)
List<ConsumerEntity> consumerListFromRepository = reposito
浏览 4提问于2017-12-06得票数 3
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