Dask-массивы из наборов данных HDF5

Вам поручено проанализировать осадки в Европе за последние 40 лет. Среднемесячное количество осадков в сетке географических точек по всей Европе предоставлено в формате HDF5. Поскольку файл достаточно большой, вы решаете загрузить и обработать его с помощью Dask.

Библиотека h5py уже импортирована, а dask.array — импортирован как da.

Это упражнение является частью курса

Параллельное программирование с Dask на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Откройте файл 'data/era_eu.hdf5' с помощью h5py.
Загрузите переменную '/precip' в Dask-массив, используя функцию from_array(), и задайте чанки размером (12 месяцев, 15 широт и 15 долгот).
С помощью среза выберите каждый 12-й элемент вдоль первой оси — так вы получите данные за январь для всех лет.
Вычислите среднее значение january_rainfalls вдоль временной оси (ось 0), чтобы получить среднее количество осадков в январе по всей Европе.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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()

Редактировать и запускать код