Analisi esplorativa dei dati con xarray
Xarray semplifica il lavoro con i dati multidimensionali, proprio come pandas semplifica il lavoro con i dati tabellari. Il bello è che Xarray può usare Dask in background per aiutarti a elaborare i dati in modo rapido ed efficiente.
Ti è stato chiesto di analizzare più a fondo il dataset meteo europeo. Ora che sai usare Xarray, inizierai con un po' di analisi esplorativa dei dati.
xarray è già stato importato come xr.
Questo esercizio fa parte del corso
Programmazione parallela con Dask in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Usando la funzione
open_zarr()di Xarray, apri il dataset"data/era_eu.zarr". - Usando il metodo
.isel()del DataSet, seleziona l'indice zero sulla coordinatatime. - Seleziona la variabile
'temp'dall'indice zerods_sele tracciala suax1. - Seleziona la variabile
'precip'dall'indice zerods_sele tracciala suax2.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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()