HDF5 데이터셋에서 Dask 배열 만들기
지난 40년간의 유럽 강수량을 분석하는 임무를 맡았습니다. 유럽 전역의 격자 지점에 대한 월별 평균 강수량이 HDF5 형식으로 제공되었습니다. 파일 크기가 꽤 크기 때문에, Dask를 사용해 불러오고 처리하기로 했습니다.
h5py는 이미 임포트되어 있고, dask.array는 da로 임포트되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python에서 Dask로 병렬 프로그래밍
연습 안내
h5py를 사용해'data/era_eu.hdf5'파일을 여세요.from_array()함수를 사용해'/precip'변수를 Dask 배열로 불러오고, 청크를 (12개월, 위도 15, 경도 15)로 설정하세요.- 첫 번째 축을 따라 12번째마다 인덱스를 선택하도록 배열 슬라이싱을 사용하세요. 이렇게 하면 모든 연도의 1월 데이터가 선택됩니다.
- 시간 축(축
0)을 따라january_rainfalls의 평균을 내어, 유럽 전역의 1월 평균 강수량을 계산하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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()