HDF5 データセットからの Dask 配列
あなたは過去40年間のヨーロッパの降雨量を分析する任務を担当しています。ヨーロッパ各地の格子点における月平均降雨量が、HDF5 形式で用意されています。ファイルがかなり大きいため、Dask を使って読み込みと処理を行うことにします。
h5py はすでにインポートされており、dask.array は da としてインポートされています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶDaskによる並列プログラミング
演習の手順
h5pyを使って'data/era_eu.hdf5'ファイルを開きます。from_array()関数を使って'/precip'変数を Dask 配列として読み込み、チャンクは（12 か月、緯度 15、経度 15）に設定します。- 配列のスライスを使って、最初の軸に沿って 12 個おきのインデックスを選びます。これにより、すべての年の 1 月のデータが選択されます。
january_rainfallsの時間軸（軸0）に沿って平均を取り、ヨーロッパ全体の 1 月の平均降雨量を計算します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Open the HDF5 dataset using h5py
hdf5_file = ____.____(____)
# Load the file into a Dask array with a reasonable chunk size
precip = da.____(____, chunks=____)
# Select only the months of January
january_rainfalls = ____[____]
# Calculate the mean rainfall in January for each location
january_mean_rainfall = ____.____(axis=____)
plt.imshow(january_mean_rainfall.compute())
plt.show()