先创建一个dataarray
import xarray as xr
da = xr.DataArray(np.random.RandomState(0).randn(2, 3),[('x', ['a', 'b']), ('y', [10, 20, 30])])
print(da)
#array([[ 1.76405235, 0.40015721, 0.97873798],
# [ 2.2408932 , 1.86755799, -0.97727788]])
#Coordinates:
# * x (x)
# * y (y) int64 10 20 30
ex1 基本运算
首先是基本的加减乘除(以减法为例)
print(da - 3)
#array([[-1.23594765, -2.59984279, -2.02126202],
# [-0.7591068 , -1.13244201, -3.97727788]])
#Coordinates:
# * x (x)
# * y (y) int64 10 20 30
同时还支持python自身的一些函数
print(abs(da))
#array([[1.76405235, 0.40015721, 0.97873798],
# [2.2408932 , 1.86755799, 0.97727788]])
最近开始忙了。更新的速度会放缓一些，见谅。这部分主要讲一下Xarray内部的计算函数，可以直接对dataarray进行操作。还是以举例子的方式来展示。先创建一个dataarrayimport xarray as xrda = xr.DataArray(np.random.RandomState(0).randn(2, 3),[('x', ['a', 'b']), ('y', [10, 20, 30...
转：http://hyry.dip.jp:8000/pydoc/numpy_intro.html#id5
http://hyry.dip.jp:8000/pydoc/index.html#
2 NumPy-快速
处理
数据
标准安装的
Python
中用列表(list)保存一组值，可以用来当作数组使用，不过由于列表的元素可以是任何对象，因此列表中所保存的是对象的指 针。这样为了保存一...
numpy中的
统计
函数个人学习笔记！一、常用函数1、np.max()作用：找出最大值>>> import numpy as np
>>> x = np.
array
([[-1,3,0],[5,2,7]])
>>> x
array
([[-1, 3, 0],
[ 5, 2, 7]])
>>> np.max(x...
• 日志，对于任何系统来说都是及其重要的组成部分。在
计算
机系统里面，更是如此。但是由于现在的
计算
机系统大多比较复杂，很多系统都不是在一个地方，甚至都是跨国界的;即使是在一个地方的系统，也有不同的来源，比如，操作系统，应用
服
务，业务逻辑等等。他们都在不停产生各种各样的日志数据。根据不完全
统计
，我们全球每天大约要产生2EB的数据。
• K8S系统里的业务应用是高度“动态化”的，随着容器编排的进行，业务容器在不断的被创建、被摧毁、被迁移（漂)、被扩缩容...
• 面对如此海量的数据，又是分布在各个不同......
x
array
数据结构之Coordinates修改CoordinatesCoordinates方法IndexesMultiIndex coordinates
坐标(Coordinates)是存储在coords属性中的Data
Array
和Dataset对象的辅助变量：
In [65]: ds.coords
Out[65]:
Coordinates:
lat (x, y...
使用salem
处理
wrfout数据，进行切片、并插值到等压面
最近，有学习到通过salem
处理
wrfout数据，非常的简单快捷，读取的变量也比较方面。也可以快速出图，下面简单对比一下x
array
和salem读取wrfout文件的区别：
import x
array
as xr
from salem.utils import get_demo_file
ds = xr.open_dataset(get_demo_file('wrfout_d01.nc'))
可以发现，通过x
array
读取wrfout文件
x
array
概述创建Data
Array
索引(Indexing)属性(Attributes)
计算
(Computation)GroupBy分割(Split)Binning
以下是可以使用x
array
.Data
Array
对象的事例。更多详细信息可以参阅剩余其他文档。
首先,导入 numpy, pandas and x
array
，并使用他们的缩写:
In [1]: import numpy as np
六、
处理
缺失数据，时间序列和 Matplotlib 绘图
在本章中，我们将介绍一些必要的主题，这些主题对于培养使用 Pandas 的专业知识必不可少。 这些主题的知识对于准备数据作为
处理
数据以进行分析，预测或可视化的程序或代码的输入非常有用。 我们将讨论的主题如下：
处理
缺失的数据
处理
时间序列和日期
使用matplotlib绘图
到本章结束时，用户应该精通这些关键领域。
处理
缺失的数据
数据丢失是指由于某种原
Numpy可以用于
计算
矩阵相乘、分解矩阵、求解线性方程等线性代数问题。*在numpy中表示两个数组的乘积。numpy.linalg模块中会有矩阵
计算
经常用到的功能，如inv()函数，用于求解矩阵的逆矩阵。
可以使用solve()函数去求解线性方程组
{x1+2x2=22x1−2x2=4
\begin{cases}
x_1+2x_2=2\\
2x_1-2x_2=4
\end{cases}
{x1+2x2=22x1−2x2=4
>>> import numpy.lina
