【发布时间】:2019-04-11 04:45:54
【问题描述】:
我正在处理来自 GFS 的预测数据。我编写了以下函数来从预测存档中提取时间序列:
def time_series_from_ensemble_archive(ensemble_archive, lead_time: int=0, ensemble_member: int=0):
data = ensemble_archive
data['age'] = (data.validityDateTime - data.as_of_datetime).astype(np.float)
age_idx = data['age']==lead_time
return data[:, ensemble_member, :, :, :].values[age_idx.T, :, :]
它按预期工作:
这里是data:
Coordinates:
* validityDateTime (validityDateTime) datetime64[ns] 2017-10-01 ...
* perturbationNumber (perturbationNumber) int32 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 ...
* lon (lon) float64 -119.0 -118.5 -118.0 -117.5 -117.0 ...
* lat (lat) float64 45.5 45.0 44.5 44.0 43.5 43.0 42.5 ...
* as_of_datetime (as_of_datetime) datetime64[ns] 2017-10-01 ...
Attributes:
name: 2 metre temperature
还有我的功能:
temp_ts = time_series_from_ensemble_archive(data)
temp_ts.shape
(124, 10, 20)
type(temp_ts)
numpy.ndarray
但是,我觉得这不是最“pythonic”或“xarrayic”的方法,最好返回另一个 xarray 对象。这里有改进的建议吗?有人可以使用 expand_dims 或 .sel 方法提供解决方案吗?
【问题讨论】:
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很难从提供的信息中回答问题。例如,您的示例数据中没有
'age'属性。你能提供生成示例数据集的代码吗?lead_time是做什么的?
标签: multidimensional-array slice python-xarray