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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 xr
import numpy as np
data = np.zeros(shape=(layers,y,x))
dims=['layer','y_Axis', 'x_Axsis']
dataArray = xr.DataArray(data,dims=dims)
在例程中,我用 -1 到 1 之间的值逐层填充网格。
我现在的任务是将所有图层堆叠在一起,选择所有网格组合的最高值。因此,例如,当 5 层相互比较时,网格内的最高元素将保存在 2d numpy 数组中。
我可以通过循环遍历每一层来解决这个问题,将当前层的网格值与创建的 2d max_val_grid 进行比较,从而过滤第三维。然而这听起来效率很低。
你们中有人知道如何使用内部 xarray 或 numpy 函数而不循环来解决这个问题吗?
非常感谢!
最佳答案
您可以使用numpy.amax
如下
numpy.amax(your_3D_array, axis=2)
这将选择 3D 数据最后一个轴上 your_3D_array
的最大值并返回 2D 数组。这是一个快速测试用例:
import numpy as np
x = np.arange(10)
y = np.arange(10, 20)
z = np.arange(20, 30)
x, y, z = np.meshgrid(x, y, z)
print(np.amax(z, axis=2))
关于python - 沿第三维查找 xarray DataArray 的最高值。,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/53042298/
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我是新手,我使用的是XARRAY。我的netcdf文件包含时间为‘天数自0001-01-01 00:00:00’的数据,日历类型为Julian。有谁知道将时间转换成标准日历的简单方法吗?。提前感谢:)
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!