Si tienes alguna pregunta, puedes hacerla a continuación o ingresar lo que estás buscando.
Tengo una lista de múltiples dataarrays con el mismo nombre y tamaño en dimensiones. Quiero sumar todos los dataarrays y crear un solo dataarray con las mismas dimensiones de los dataarrays, ¿cuál es la mejor manera de hacerlo?
Estoy utilizando xarray para leer los datos de archivos netcdf. Estoy exportando los datos de cualquier variable de datos en formato CSV. Aquí tienes una muestra de la variable de datos: stratiform_snowfall_rate (time, grid_latitude, grid_longitude) float32 Dimensiones = (‘time’, ‘grid_latitude’, ‘grid_longitude’) Número de dimensiones = 3 Tipo de datos = . . . Read more
Tengo un xarray.DataArray en el que he establecido exitosamente una dimensión como tiempo de un día. tmp.dims (‘ITEM’, ‘DATE’, ‘TIME’, ‘CODE’) tmp.TIME <xarray.dataarray ‘time’=”” (time:=”” 15)=””> array([datetime.time(14, 15), datetime.time(14, 16), datetime.time(14, 17), datetime.time(14, 18), datetime.time(14, 19), datetime.time(14, 20), datetime.time(14, 21), datetime.time(14, 22), datetime.time(14, 23), datetime.time(14, 24), datetime.time(14, 25), datetime.time(14, 26), . . . Read more
Tengo una matriz 2D que cargo desde un archivo NetCDF utilizando xarray, y quiero hacer una especie de detección de bordes comparando los valores de las celdas con los valores de las celdas vecinas. He ideado este código: import numpy as np import xarray as xr d = xr.open_dataset(‘https://thredds.met.no/thredds/dodsC/barents25kmfiles/Barents-2.5km-ZDEPTHS-his.an.2021112900.nc’) # . . . Read more
Me estoy encontrando con un problema al hacer pickle de un xarray y no logro entender cuál es el problema. import xarray as xr import pickle ds = xr.open_dataset(‘62030_prec_1995.nc’) pkl = pickle.dumps(ds, protocol=-1) Esto resulta en el mensaje de error: Traceback (most recent call last): File “C:\Users\xxx\Miniconda3\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py”, line 3441, in . . . Read more