Měsíční průměrné teploty

Po analýze průměrných teplot tě jistě zajímají i ostatní měsíce. Vybírat je způsobem, který jsme použili dříve, by bylo poměrně zdlouhavé – vyžadovalo by to složité řezání v čase. S Xarray je to ale naštěstí mnohem jednodušší.

Evropský dataset počasí je v prostředí dostupný jako Xarray DataSet ds.

Toto cvičení je součástí kurzu

Parallel Programming with Dask in Python

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Pomocí datetime accessoru v souřadnici 'time' datasetu ds přiřaď měsíce do proměnné months.
Vyber proměnnou 'temp' z ds a seskup ji podle months.
Vypočítej průměr přes skupiny, abys získal/a měsíční průměry za celé sledované období.
Spusť výpočet.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Extract the months from the time coordinates
months = ds['____'].____.____

# Select the temp DataArray and group by months
monthly_groupby = ds['____'].____(____)

# Find the mean temp by month
monthly_mean_temps = ____.____()

# Compute the result
monthly_mean_temps_computed = ____.____()

monthly_mean_temps_computed.plot(col='month', col_wrap=4, add_colorbar=False)
plt.show()

Upravit a spustit kód