Verkennende data-analyse met xarray
Xarray maakt werken met multidimensionale data makkelijker, net zoals pandas werken met tabeldata makkelijker maakt. Het mooiste is dat Xarray Dask op de achtergrond kan gebruiken om je data snel en efficiënt te verwerken.
Je hebt de taak gekregen om de Europese weerdataset verder te analyseren. Nu je weet hoe je Xarray gebruikt, begin je met wat verkennende data-analyse.
xarray is al voor je geïmporteerd als xr.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Parallel programmeren met Dask in Python
Oefeninstructies
- Open de gegevensset
"data/era_eu.zarr"met de functieopen_zarr()van Xarray. - Selecteer met de
.isel()-methode van de DataSet de nulde index op detime-coördinaat. - Selecteer de variabele
'temp'uit de nulde indexds_selen plot deze opax1. - Selecteer de variabele
'precip'uit de nulde indexds_selen plot deze opax2.
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# 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()