xarray ile keşifsel veri analizi

Xarray, çok boyutlu verilerle çalışmayı kolaylaştırır; tıpkı pandas'ın tablosal verilerle çalışmayı kolaylaştırması gibi. En güzeli de Xarray'in arka planda Dask kullanarak veriyi hızlı ve verimli biçimde işlemeni sağlamasıdır.

Avrupa hava durumu veri kümesini daha ayrıntılı analiz etme görevi sana verildi. Artık Xarray kullanmayı bildiğine göre, keşifsel veri analizi ile başlayacaksın.

xarray senin için xr takma adıyla içe aktarılmış durumda.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Dask ile Paralel Programlama

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

Xarray'in open_zarr() fonksiyonunu kullanarak "data/era_eu.zarr" veri kümesini aç.
DataSet'in .isel() metodunu kullanarak time koordinatında sıfırıncı indeksi seç.
Sıfırıncı indeksten ds_sel içindeki 'temp' değişkenini seç ve ax1 üzerinde görselleştir.
Sıfırıncı indeksten ds_sel içindeki 'precip' değişkenini seç ve ax2 üzerinde görselleştir.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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()

Kodu Düzenle ve Çalıştır