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我有一个一维的 DataArray,每个值对应一个 ID。我正在尝试以相同的格式创建一个新数组,其中包含值超出限制的任何情况下的值和 ID
我尝试过使用xr.DataArray.where(condition,other)
,但是对于不满足条件的情况,这会生成一个与“nan”大小相同的数组。
#create mock array
ID = np.arange(10)
values = np.random.uniform(0.5, 20, 10)
xr.DataArray(values, dims='ID', coords={'ID':ID})
xlim = 10
示例输出可以是一个包含 5 个元素的数组(所有元素的值均大于 10,即我们设置的限制)以及原始数组中相应的 ID。
最佳答案
您可以直接使用 numty 索引。
#create mock array
ID = np.arange(10)
values = np.random.uniform(0.5, 20, 10)
arr = xr.DataArray(values, dims='ID', coords={'ID':ID})
xlim = 10
arr[np.where(arr>xlim)]
<xarray.DataArray (ID: 4)> array([18.830967, 14.651416, 17.545492,
17.627902]) Coordinates: * ID (ID) int64 2 7 8 9
关于python - 创建一个 xarray.DataArray,其中所有值都满足条件,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56725499/
我正在尝试使用有关单元格的一些元信息填充 DataArray,以将其添加到数据集中。 airtemps = xr.tutorial.load_dataset('air_temperature') ai
DataArray.mean 不保留取决于应用平均值的维度的坐标。 注意:XLAT 和 XLONG 与时间无关;然而,一些 netcdf 文件具有沿这两个方向的时间坐标。 我有这个 netcdf 文件
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在 xarray 中使用 DataArray 对象是查找所有具有值 != 0 的单元格的最佳方法。 例如在 Pandas 我会做 df.loc[df.col1 > 0] 我的具体例子是我试图查看 3
对于我的 Python 包 numericalmodel这应该有助于对简单的数值模型进行原型(prototype)设计,我为自描述数据集编写了类。我最近偶然发现了很棒的 xarray library现
很简单的问题,但我在网上找不到答案。我有一个 Dataset我只想添加一个名为 DataArray到它。类似 dataset.add({"new_array": new_data_array}) .我
假设我有以下 DataArray arr = xarray.DataArray(np.arange(6).reshape(2,3), dims=['A'
假设以下代码具有 xarray.DataArray有两个维度和一个坐标: import numpy as np from xarray import DataArray data = np.rando
我有一个 xarray DataArray,它的形状如下所示 (1,5,73,144,17),我正在尝试删除或删除“级别”坐标。所以,最终,我需要变量具有形状 = (1,5,73,144)。 stdn
我有一个 3 维 xarray DataArray,其中两个维度代表 x-y 网格,第三个维度代表彼此“堆叠”的网格层数。空的 DataArray 看起来像这样: import xarray as x
我正在尝试向 DataArray 添加一个具有一定长度的新维度。 我尝试使用expand_dims方法,其文档表明我应该能够做到这一点 http://xarray.pydata.org/en/stab
我正在使用 laravel 的 Model::create() 函数在数据库中创建一个新条目,但我传递到该函数的数组失败,因为它删除了其中一行。 这是我的数组全静态。这也符合我的数据库表的样子。 $d
我有一个 xarray.DataArray: array([ 5.437614e+01, 2.090367e+02, 3.687384e+02, ..., 5.121467e-02,
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我需要向 DataArray 添加一个维度,填充新维度中的值。这是原始数组。 a_size = 10 a_coords = np.linspace(0, 1, a_size) b_size = 5 b
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我有一个名为 rio 的 DataArray 对象。 In [59]: rio Out[59]: array([[[0, 0, ..., 0, 0], [0, 0, ..., 0,
我已经从多个源 hdf5 文件构建了一个巨大的 dask 数组。 假设数据仅来自一个 hdf5 文件: import dask.array as da import h5py import xarra
关注 How to add vectors to the columns of some array in Julia? ,我想对 DataArrays 进行一些类似的说明。 让 y=randn(10
我是一名优秀的程序员,十分优秀!