出于以下几个原因，很难对全球平均表面温度以绝对温度的形式进行计算。...2018年1月1日与1960年1月1日之间SST之间的差异 Resample（重采样） xarray 中的Resample（重采样）的处理方法与 Pandas 包几乎相同。...resample(time="5Y")是对如何对时间进行重采样进行设置，维度为time，设置的时间间隔为 5 年。...假如第一个 Resample 对象的时间范围为 2010 年-2014 年，那么需要对这五年进行平均后，以便得到第一个进行重采样后的值。往后的时间范围类似。...为了说明进行重采样后的效果，下面来看一下(50°N, 60°E)的海温变化情况 ds_anom.sst.sel(lon=300, lat=50).plot() ds_anom_resample.sst.sel
大多数情况下，用户可以像操作Numpy数组一样，对这些对象进行操作，但得留意元数据是否正常。 更多信息参考xarray.DataArray的说明。...许多用户需要将数据进行投影变换或者生成特定区域的图像。...Satpy可以让用户轻松地把数据集重采样，合并，或者投影。...Satpy重采样使用的是pyresample包，提供了邻近，双线性和椭圆加权平均重采样方法。...: https://xarray.pydata.org/en/stable/generated/xarray.DataArray.html#xarray.DataArray [8] dask.array.Array
： values： 包含数组值的 numpy.ndarray dims： 每个轴的维度名 (比如： ('x', 'y', 'z')) coords： 包含了每一个点信息的类字典容器 (比如：数字，日期或字符串...名称和属性严格应用于用户代码，并且xarray 不会试图解释这些信息，仅在特定情况下才会传播这些信息。...通过属性可以获取 foo 数组中的变量信息： >> foo.dims ('dim_0', 'dim_1') >> foo.dim_0 xarray.DataArray 'dim_0' (dim_0:...如果要对相同类型的数值进行操作的话，需要使用坐标或是分离DataArray对象为单个的Dataset。...，这不会改变原变量的信息，而是新创建一个变量： >> foo.rename('bar') xarray.DataArray 'bar' (dim_0: 4, dim_1: 3)> array([[ 0.703916
Pickle 序列化 xarray 数组最简单的方法就是利用 python 内置的 pickle 模块。...更为重要的一点是：当你改变数据集的值时，如果只是改变了内存中 xarray，那么源文件是不会被改变的。 技巧： xarray 对服务器或本地磁盘文件的延迟加载并不总是有利的。...写入编码数据 你也可以自定义 xarray 如何为 netCDF 文件中的每个数据集变量提供编码信息。encoding 参数接收包含编码信息的键值对字典。...OPeNDAP xarray 对 OPeNDAP 的支持可以让我们通过 HTTP 获取大数据集。...我们可以选择任意时间的数据，并对数据进行切片操作。除非查看特定的值，否则不会加载。
python语言作为一种高级语言提供了一个与这类地球科学数据提供了一个良好的交互环境基础，而由python语言编写的xarray包[1]则为该类数据的处理提供了良好的平台。...那么我们就必须在温度、湿度变量上再引入一个维度——时间t进行描述。这时候你就可以知道任意时间、任意地点的温度、湿度大小了。...写代码如同造房子一样，python安装后只是完成了地基。为了能让造的房子实现特定的功能，比如住宅、写字楼、商业用房，那么相应的图纸也就不同。...数据查看 现在我们有了DataArray类的一个实例da，如何对其进行查看呢？...xarray对于数据的显示有两种显示形式： html形式（仅在Jupyter 笔记本中可用，Jupyter 笔记本中默认以html形式显示）； text形式。
]方法或者对 xarray 对象使用to_pandas[6]方法进行转换。...索引和数据 综上，对于 pd.Series 函数的理解可如下进行理解 pd.Series函数 若要将变量 series（pandas 类型）转为 xarray 类型只需在变量后加上.to_xarray...arr = series.to_xarray() arr 运行结果 由于只有一个变量，所以转换的结果是 xarray 中的DataArray类型。...若要将 xarray 转为 pandas 类型，类似的在变量后加上.to_pandas() arr.to_pandas() 运行结果 对于 xarray 的多变量Dataset对象同理可用类似对pandas...如果要指定 index，则需在转换为 pandas 类型后，对 index 进行指定，比如 myseries = ds.a.to_series() myseries.index=list("sylsy"
在进行时间相关的数据分析时，时间序列的处理是自然而然的事情，从创建、格式转换到筛选、重采样和聚合统计，pandas都提供了全套方法支持，用的熟练简直是异常丝滑。 ?...pd.Timestamp()，时间戳对象，从其首字母大写的命名方式可以看出这是pandas中的一个类，实际上相当于Python标准库中的datetime的定位，在创建时间对象时可接受日期字符串、时间戳数值或分别指定年月日时分秒等参数三类...3.分别访问索引序列中的时间和B列中的日期，并输出字符串格式 ? 03 筛选 处理时间序列的另一个常用需求是筛选指定范围的数据，例如选取特定时段、特定日期等。...04 重采样 重采样是pandas时间序列中的一个特色操作，在有些连续时间记录需要按某一指定周期进行聚合统计时尤为有效，实现这一功能的函数主要是resample。...关于pandas时间序列的重采样，再补充两点：1.重采样函数可以和groupby分组聚合函数组合使用，可实现更为精细的功能，具体可参考Pandas中groupby的这些用法你都知道吗一文；2.重采样过程中
不同的研究领域和软件工具倾向于使用特定的数据格式。...在某些情况下，可能需要将NetCDF文件转换为MAT文件，以便在MATLAB环境中进行进一步处理或分析。...Python提供了强大的库支持，如xarray和scipy.io.savemat，使得这种转换变得简单且高效 代码结构 加载nc文件：使用xarray库中的open_dataset函数打开nc文件，这会返回一个...选择变量：从Dataset中选择你感兴趣的变量，xarray.Dataset对象允许像字典一样访问其变量。...) # 选择你想要的变量 data_var = ds['RAINC'] # 将xarray DataArray转换为NumPy数组 data_array = data_var.values # 使用
他们的缺陷是当你处理大量的日期和时间的时候： 正如 Python 数值变量的列表不如 NumPy 风格的数值数组，与编码日期的类型化数组相比，Python 日期时间对象的列表不是最优的。...，我们就可以快速对它进行向量化操作： date + np.arange(12) ''' array(['2015-07-04', '2015-07-05', '2015-07-06', '2015-07...重采样，平移和窗口化 使用日期和时间作为索引，来直观地组织和访问数据的能力，是 Pandas 时间序列工具的重要组成部分。...时间序列数据的一个常见需求，是以更高或更低的频率重采样。...我们可以通过将数据重采样到更粗糙的网格，来获得更多见解。
例如以不规则的间隔收集数据，但需要以一致的频率进行建模或分析。 重采样分类 重采样主要有两种类型: 1、Upsampling 上采样可以增加数据的频率或粒度。这意味着将数据转换成更小的时间间隔。...但是，如果希望基于特定列重新采样，则可以使用on参数。这允许您选择一个特定的列进行重新采样，即使它不是索引。...(lambda x: x['C_1'] - x['C_0']) result = result.head(10) 使用管道方法对下采样的'C_0'和'C_1'变量进行链式操作。...总结 时间序列的重采样是将时间序列数据从一个时间频率（例如每日）转换为另一个时间频率（例如每月或每年），并且通常伴随着对数据进行聚合操作。...重采样是时间序列数据处理中的一个关键操作，通过进行重采样可以更好地理解数据的趋势和模式。 在Python中，可以使用Pandas库的resample()方法来执行时间序列的重采样。 作者：JI
以上方法均是针对维度坐标变量。...比如 对图像进行2D掩膜。...使用 reindex 方法可以索引特定维度： >> arr.reindex(space=['IA', 'CA']) xarray.DataArray (time: 4, space: 2)> array...(x: 2, y: 2)> array([[ 0, 10], [40, 50]]) Dimensions without coordinates: x, y 用 baz 对 foo 进行重索引时...，按照 baz 索引沿着每一个维度选择前两个值： >> foo.reindex_like(baz) 使用 foo 对 baz 进行重索引时，会按照 foo 索引扩大 baz (用 NaN填充) ： >
本文将由浅入深地介绍Pandas在处理日期和时间时常见的问题、常见报错及如何避免或解决这些问题，并通过代码案例进行解释。一、基础概念1....该函数支持多种日期格式，并且可以通过参数format指定特定的格式。...重采样问题描述：有时需要将高频数据聚合为低频数据，或者将低频数据扩展为高频数据。 解决方案：使用resample()方法可以方便地对时间序列数据进行重采样。...index = pd.date_range('2023-01-01', periods=10, freq='D')data = pd.Series(range(10), index=index)# 按周重采样并求和...希望本文对大家有所帮助！
在实际的数据分析过程中，我们可能需要对数据进行清洗、转换和预处理，以满足特定的分析需求。Python提供了丰富的数据处理工具，如数据清洗、缺失值处理、异常值检测等，使得数据分析过程更加高效和准确。...重采样可以帮助我们对数据进行更好的分析和可视化。...axis：指定重采样的轴，默认为0，表示对行进行重采样。 closed：指定左闭右闭区间还是左闭右开区间，默认为None，表示右闭。...on：指定重采样的列，默认为None，表示对整个DataFrame进行重采样。 level：指定重采样的行索引级别或列级别，默认为None。...origin：指定重采样结果的时间标签，默认为’start_day’，表示时间标签为开始日期。 offset：指定重采样时对时间频率的偏移。
会在转换对象时对坐标进行解释并维持坐标变量。...它们不需要进行对齐或自动索引，也不需要在计算时进行匹配。 注： xarray 中的术语和 CF 中的术语不同。CF中的维度坐标称作坐标变量，而非维度坐标称作辅助坐标变量 [注1]。...如果你想对 xarray 对象进行二元操作时， coords.merge 方法就显得非常有用了。...当对 lon 或 lat 进行 index 操作时会报错。...也不能用于替换特定层。 因为在 Dataset 和 DataArray 对象中每个多索引层都可以通过 ‘virtual’ 坐标获取，它的名称不能与相同对象的其它层，坐标和数据变量的名称冲突。
为了满足这一需求，global-land-mask Python 模块应运而生。它利用 GLOBE 数据集，以 1 公里分辨率对地球进行采样，并提取“无效”值来构建陆地掩码。...as xr ds = xr.open_dataset("/home/mw/input/ERA5_Lekima4742/ERA5_Lekima.nc") ds xarray.Dataset> Dimensions...is_land) # 打开样例数据 u_masked2.plot() 细化绘图 小结 本项目旨在利用 Python...的 global-land-mask 库来判断给定的经纬度点是否位于陆地上，并对其进行可视化分析。...项目展示了如何结合多种工具进行数据处理和可视化，以实现科学分析的可视化表达。 你有什么感兴趣的题材，欢迎在评论区提出想法
ds.sst.isel(time=0).plot(vmin=-2, vmax=30) 上述代码选取了时间维度第一个的变量 sst，同时通过vmin和vmax定义色标的绘制变量数值范围为-2 至 30....需注意的是，许多导入的 xarray 数据集存在单位（units）属性，这些属性可用于绘图，目前独立于 xarray 项目进行开发的包pint[1]可以实现对单位的完全感知并进行转换。...f 注意到**在 python 中代表乘方，此处** 2代表平方。...这个包提供了对 numpy 数组进行操作的 ufunc。...Tutorials进行改写，遵循Apache-2.0 License https://github.com/xarray-contrib/xarray-tutorial
概率重构 贝叶斯主义者对世界采取概率观，并用概率分布来表达这个模型。我们上面的线性回归可以重新表述为： 换句话说，我们将Y其视为一个随机变量（或随机向量），其中每个元素（数据点）都根据正态分布分布。...首先，各个参数（左侧）的采样链看起来均匀且平稳（没有大的漂移或其他奇怪的模式）。...Bambi允许使用从 R 借用的便捷语法进行 GLM 规范。然后可以使用pymc 进行推理。 后验预测图使我们能够评估拟合度和其中的不确定性。...版本信息： %load_ext watermark %watermark -n -u -v -iv -w -p pytensor Python implementation: CPython Python...8.14.0 pytensor: 2.14.2 pymc : 5.7.2+0.gd59a960f.dirty bambi : 0.12.0 arviz : 0.16.1 xarray
cfgrib 是 ECMWF 开发的 GRIB Python 接口，支持 Unidata’s Common Data Model v4，符合 CF Conventions。...conda-forge 包安装 延迟和高效读取数据，节省内存占用和磁盘访问 允许使用 dask 进行大于内存的分布式处理 支持将坐标转换为不同的数据模型和命名约定 支持将 GRIB 文件的索引写入磁盘，...以在打开时保存全文件扫描 处于 Alpha 的功能有： 安装 cfgrib 实用程序，该程序可以将 GRIB 文件转换为 to_netcdf，并可以选择将其转换为特定的坐标数据模型 支持将精心设计的 xarray.Dataset...数据集中 t 变量就是包含 36 个层次的温度场。...dask 处理大于内存的数据集 使用 dask.distributed 进行分布式处理 后续会研究如何使用这些特性。
wrf-python是用于WRF模式后处理的python模块，其中提供了很多有用的函数，下面就来详细说一下其用法： 基本用法 计算诊断变量 wrf.getvar 函数的主要作用是返回需要计算的诊断变量...wrf-python中有算法会对缺省值数组进行检查，但是当你编译模块时，如果模块代码中使用了wrf-python，那么就要小心了，应尽量避免出现上述情况。...u'P' (file: 3, bottom_top: 50, south_north: 1059, west_east: 1799)> 由于 Numpy 会自动对单 'Time' 维度进行自动压缩，因此...插值2D场到一条线 使用 wrf.interpline 函数可以沿着一条线对2D场进行插值，这类似3D场的垂直剖面插值。为了定义插值的线，可以是线的起始和终止点。...对这三种绘图系统，当使用 xarray 时通过变量可直接确定地图对象，如果没有使用 xarray，可从 WRF 输出文件获取。 还包括直接从 xarray 切片中获取地理边界的函数。
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