Разведочный анализ данных с помощью xarray

Xarray упрощает работу с многомерными данными так же, как pandas упрощает работу с табличными данными. При этом Xarray может использовать Dask в фоновом режиме для быстрой и эффективной обработки данных.

Вам поручено продолжить анализ европейского набора погодных данных. Теперь, когда вы знаете, как работать с Xarray, начнём с разведочного анализа данных.

xarray уже импортирован как xr.

Это упражнение является частью курса

Параллельное программирование с Dask на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

С помощью функции open_zarr() из Xarray откройте набор данных "data/era_eu.zarr".
С помощью метода .isel() набора данных выберите нулевой индекс по координате time.
Выберите переменную 'temp' из нулевого индекса ds_sel и постройте график на ax1.
Выберите переменную 'precip' из нулевого индекса ds_sel и постройте график на ax2.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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()

Редактировать и запускать код