python-xarray

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필자는 xarray를 처음 사용하기 때문에이 기능이 일반 순환 모델의 출력을 분석하는 데 자주 필요합니다. numpy로이 작업을 수행 할 수 있지만 xarray에서 이미 구현 된 좌표를 따라 가중 평균 및 적분에 대한 바로 가기 기능이 있는지 궁금합니다. 그렇지 않다면 향후 릴리스에 포함시킬 계획입니까, 아니면 xarray 위에 구축 된 패키지에 속해야합니

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python-xarray : 병합 할 때 dtypes 변경

두 축 (두 경우는 sample_ID)을 따라 데이터 세트를 병합합니다. 그러나 데이터베이스의 경우 dtype은 int64에서 이 int64 인 경우에도 첫 번째 및 두 번째 데이터베이스 모두에서 float64으로 변환됩니다. 당신이 <xarray.Dataset> Dimensions: (sample_ID: 4) Coordinates: * s

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python-xarray : 데이터 세트의 절대 값을

np.fabs으로 계산하면 xr.DataArray에서 제대로 작동하지만 xr.Dataset에서는 제대로 작동하지 않습니다. data = xr.DataArray(np.random.randn(2, 3), coords={'x': ['a', 'b']}, dims=('x', 'y')) ds = xr.Dataset({'foo': data, 'bar': ('x', [

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h5netcdf

xarray의 기본 백엔드 엔진이 function xarray의 기본 엔진을 h5netcdf 만들 수있는 가장 좋은 방법은 무엇에 netcdf4로 설정?

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xarray 데이터 세트의 groupby에 대한 quantile 메소드

저는 고전적인 xarray 데이터 세트를 가지고 있습니다. 이들은 월별 데이터 (월간 데이터 38 년)입니다. 매월 별개의 값을 계산하는 데 관심이 있습니다. 내가 사용하는 각 달의 평균하려는 경우 <xarray.Dataset> Dimensions: (lat: 26, lon: 71, time: 456) Coordinates: * lat (

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성능이 중요한 코드의 경우 xarray가 너무 느림

필자가 작성한 수치 집약적 인 과학 코드에서 xarray를 광범위하게 사용할 계획이었습니다. 지금까지 코드를 매우 우아하게 만들었지 만 성능 비용이 너무 높기 때문에이를 포기해야한다고 생각합니다. 다음은 두 개의 배열을 만들고 xarray (여러 인덱싱 체계 사용) 및 numpy를 사용하여 두 배열을 함께 곱하는 예제입니다. Line # Hits Tim

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xarray를 통해 python에서 회귀를 수행하는 방법은 무엇입니까?

나는 시계열 데이터 X와 Y를 사용하여 매일 회귀를 시도하며, 이전 날짜의 X 데이터를 현재 날짜의 Y 값으로 회귀 분석합니다. X는 차원 날짜, 주가 및 인수가있는 3 차원 데이터 배열이고, Y는 차원 날짜와 주식이있는 2 차원 데이터 배열입니다. 누구든지 효율적인 방법으로 어떻게하는지 말해 줄 수 있습니까? # -*- coding: utf-8 -*-

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축의 성능이 축을 따라 적용됩니다.

dask를 사용하여 큰 고해상도 해양 모델 데이터 세트에서 시간 경과에 따른 선형 추세를 계산하려고합니다. 나는이 예제 (Applying a function along an axis of a dask array)를 따라 갔고 apply_along_axis 구문을 쉽게 발견했다. 현재 1 차원 배열에 numpy 함수를 래핑하고 결과 배열을 xray Dataa

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xarray.DataArray.roll 메서드가 원치 않는 아티팩트를 만듭니다.

최근에 저는 xarray를 사용하여 여러 NetCDF 파일을로드하고 cartopy를 사용하여 플롯했습니다. 오늘 나는 흥미로운 것을 발견했습니다. 관심 분야에 대해서는 20W에서 40E 사이의 경도를 선택해야합니다. 의도적으로 loon은 0에서 0-360까지 시작하기 때문에 NCL 또는 지형 공간 데이터를위한 다른 특정 도구 상자와 같은 한 가지 방법으로이

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python-xarray : 두 치수를 따르는 open_mfdataset concat

10 개의 앙상블과 35 개의 시간 파일로 구성된 파일이 있습니다. >>> xr.open_dataset('ens1/CCSM4_ens1_07ic_19820701-19820731_NPac_Jul.nc') <xarray.Dataset> Dimensions: (ensemble: 1, latitude: 66, longitude: 191, time: 31) Co