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xarray के साथ Exploratory Data Analysis

Xarray बहु-आयामी डेटा के साथ काम करना आसान बनाता है, जैसे pandas टेब्युलर डेटा के साथ काम करना आसान बनाता है. सबसे अच्छी बात यह है कि Xarray बैकग्राउंड में Dask का उपयोग कर सकता है, जिससे आप डेटा को तेज़ी और कुशलता से प्रोसेस कर सकें.

आपको यूरोपीय मौसम डेटासेट का और विश्लेषण करने का काम सौंपा गया है. अब जब आप Xarray का उपयोग करना जानते हैं, तो आप कुछ exploratory data analysis से शुरुआत करेंगे.

xarray आपके लिए xr नाम से इम्पोर्ट किया गया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Dask के साथ Parallel Programming

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • Xarray के open_zarr() फंक्शन का उपयोग करके "data/era_eu.zarr" डेटासेट खोलें.
  • DataSet के .isel() मेथड का उपयोग करके time कॉर्डिनेट पर शून्यवां इंडेक्स चुनें.
  • शून्यवें इंडेक्स ds_sel से 'temp' वैरिएबल चुनें और उसे ax1 पर प्लॉट करें.
  • शून्यवें इंडेक्स ds_sel से 'precip' वैरिएबल चुनें और उसे ax2 पर प्लॉट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Open the ERA5 dataset
ds = ____.____("____")

# Select the zeroth time in the DataSet
ds_sel = ds.____(____=____)

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1,2, figsize=(8, 3))

# Plot the zeroth temperature field on ax1
____[____].____(ax=____)

# Plot the zeroth precipitation field on ax2
____[____].____(ax=____)
plt.show()
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