Розвідувальний аналіз даних з xarray

Xarray спрощує роботу з багатовимірними даними так само, як pandas спрощує роботу з табличними даними. А найкраще те, що Xarray може використовувати Dask у фоновому режимі, щоб ви швидко й ефективно опрацьовували дані.

Вам доручили детальніше проаналізувати європейський набір метеоданих. Тепер, коли ви знаєте, як працювати з Xarray, почнімо з розвідувального аналізу даних.

xarray імпортовано для вас як xr.

Ця вправа є частиною курсу

Паралельне програмування з Dask у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

За допомогою функції Xarray open_zarr() відкрийте набір даних "data/era_eu.zarr".
За допомогою методу DataSet .isel() виберіть нульовий індекс за координатою time.
Виберіть змінну 'temp' із нульового індексу ds_sel і побудуйте її на ax1.
Виберіть змінну 'precip' із нульового індексу ds_sel і побудуйте її на ax2.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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()

Редагувати та запускати код