Analiză exploratorie a datelor cu xarray

Xarray simplifică lucrul cu date multidimensionale, la fel cum pandas simplifică lucrul cu date tabulare. Și mai bine, Xarray poate folosi Dask în fundal pentru a procesa datele rapid și eficient.

Ai primit sarcina de a analiza în continuare setul de date meteorologice europene. Acum că știi cum să folosești Xarray, vei începe cu o analiză exploratorie a datelor.

xarray a fost importat pentru tine ca xr.

Acest exercițiu face parte din cursul

Programare paralelă cu Dask în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosind funcția open_zarr() din Xarray, deschide setul de date "data/era_eu.zarr".
Folosind metoda .isel() a DataSet-ului, selectează indexul zero pe coordonata time.
Selectează variabila 'temp' din indexul zero ds_sel și reprezint-o grafic pe ax1.
Selectează variabila 'precip' din indexul zero ds_sel și reprezint-o grafic pe ax2.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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()

Editează și rulează codul