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我创建了一个xarray.DataArray，并使用xarray.DataArray.to_netcdf保存它。datatmp = np.full([nens, len(modanom.coords['time'].values), len(modanom.coords['latitude'].values), len(modanom.coords['longitude'].values)], np.nan)
b = xr.DataArray(datatmp, coords=[range(1,nens + 1), modan
浏览 9修改于2017-05-12得票数 1
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我在xarray中有许多数据集，我最终希望将它们组合成一个数据集。例如，一个这样的数据集可以具有名为'x'的数据数组，该数据数组具有维度'a'、'b'和'c_d_e'。我有用于生成数据的相应参数，我想使用这些参数作为坐标。在维度c_d_e的情况下，实际上是三个不同的参数一起变化，即它们只需要一个维度的数据。 因此，虽然我的维度是['a', 'b', 'c_d_e']，但我希望我的坐标是'a', 'b', 'c', 'd'
浏览 34提问于2021-11-02得票数 0
我有10个合奏和35个时间文件组成的文件。其中一个文件如下所示：<xarray.Dataset>Coordinates: * latitude (latitude) float32 0.0
浏览 337提问于2017-11-29得票数 7
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我有一个包含许多维度和属性的大型netcdf文件。我想从这个文件中提取一个变量，并将其保存为一个新的netcdf文件，同时保留所有原始元数据。我正在使用xarray。dr=xr.open_dataset("path_to_file")<xarray.Dataset>
Dimensions: (Time: 464, bottom_top: 39, bottom_top_stag: 40, snow_layers_stag: 3, s
浏览 1提问于2019-11-06得票数 1
对我的上一个问题稍作修改f = xr.open_dataset('ww3.Hs.mask.nc')array([[[ nan, nan, ..., nan, nan], ...,
[ nan,
浏览 3修改于2017-05-23得票数 0
我已经读取了12个波段(月)的80个栅格geotif文件，并生成了80个3D DataArrays (因此，我可以通过clip_box对它们进行裁剪，以便绘制我的项目区域的80个地图)。我应该把重点放在什么功能上来做到这一点？3个组合函数之一(concat，merge，combine_nested)？
浏览 0提问于2021-03-03得票数 1
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