Explorativ dataanalys med xarray
Xarray gör det enklare att arbeta med flerdimensionell data, precis som pandas förenklar arbetet med tabelldata. Dessutom kan Xarray använda Dask i bakgrunden för att bearbeta data snabbt och effektivt.
Du har fått i uppdrag att analysera det europeiska väderdatasetet vidare. Nu när du vet hur du använder Xarray börjar du med en explorativ dataanalys.
xarray har importerats åt dig som xr.
Den här övningen är en del av kursen
Parallellprogrammering med Dask i Python
Övningsinstruktioner
- Öppna datasetet
"data/era_eu.zarr"med Xarrays funktionopen_zarr(). - Välj det nollte indexet på koordinaten
timemed DataSetets.isel()-metod. - Välj variabeln
'temp'från det nollte indexetds_seloch plotta det påax1. - Välj variabeln
'precip'från det nollte indexetds_seloch plotta det påax2.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# 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()