使用 xarray 進行探索式資料分析
Xarray 讓你更輕鬆地處理多維度資料，就像 pandas 讓你更容易處理表格型資料一樣。更棒的是，Xarray 可以在背景中使用 Dask，幫你快速又有效率地處理資料。
你受託要進一步分析歐洲天氣資料集。既然已經會用 Xarray，先從探索式資料分析開始吧。
xarray 已經以 xr 匯入。
本練習屬於課程
在 Python 中使用 Dask 進行平行程式設計
練習說明
- 使用 Xarray 的
open_zarr()函式開啟資料集"data/era_eu.zarr"。 - 使用 DataSet 的
.isel()方法，選取time座標的第 0 個索引。 - 從第 0 個索引的
ds_sel中選取變數'temp'，並繪製到ax1。 - 從第 0 個索引的
ds_sel中選取變數'precip'，並繪製到ax2。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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()