pre = ds['pre'].sel(time=slice('1961-01-31', '2016-08-31'))补全这段代码选取26-33N/106-122E区域的数据

时间: 2023-12-05 16:04:44 浏览: 163
PDF

基恩士_传感器_FS-V31

好的，这里是补全后的代码： ```python pre = ds['pre'].sel(time=slice('1961-01-31', '2016-08-31'), lat=slice(26, 33), lon=slice(106, 122)) ``` 这段代码与之前的代码基本相同，只是在 `sel` 方法中多了两个参数：`lat` 和 `lon`。通过 `slice` 函数指定了纬度范围为 26-33 北，经度范围为 106-122 东。这样就可以选取出 26-33N/106-122E 区域的数据，并且时间范围为 1961 年 1 月 31 日至 2016 年 8 月 31 日。
阅读全文

相关推荐

-

SEL-551过流继电器技术手册与质保政策

"SEL-551.pdf 是一份关于SEL-551过流继电器的使用手册，详细介绍了该继电器的特性和在过流保护及重合闸等电气系统中的应用。手册包含了非英语版本的注释，强调对于翻译上的任何歧义，以英语版本为准。此外，手册中还...
-

IAI X-SEL-P-Q 安全使用与操作指南

"IAI X-SEL-P-Q说明书是IAI公司的一款智能执行器的中文使用手册，包含了详细的操作步骤和安全注意事项。此说明书基于日文第14版翻译，可能存在翻译不准确的地方，用户在使用过程中如发现不当，可提供反馈以促进改进...

ds = xr.open_dataset(pth) pre = ds['pre'].sel(time=slice('1961-01-31', '2010-08-31')) print(pre.values)怎么读出不是nan的数据

pre = ds['pre'].sel(time=slice('1961-01-31', '2010-08-31')) # 找到非 NaN 的值的索引 not_nan_idx = np.where(~np.isnan(pre)) # 使用索引获取非 NaN 的值 non_nan_values = pre.values[not_nan_idx] print...

#预测因子(海温) #nino3.4赤道东太平洋（190-220，-5-5） a22=sst_djf.sel(lon=slice(190,220),lat=slice(5,-5)).mean(axis=1).mean(axis=1) a2=(a22-a22.mean())/a22.std() #赤道印度洋(50-80,-5-5) a33=sst_djf.sel(lon=slice(50,100),lat=slice(5,-5)).mean(axis=1).mean(axis=1) a3=(a33-a33.mean())/a33.std() #预测因子(环流场) #南欧（30-40，35-45） b11=hgt_djf.sel(lon=slice(30,40),lat=slice(45,35)).mean(axis=1).mean(axis=1) b1=(b11-b11.mean())/b11.std() #太平洋副高（120-180，-10-10） b22=hgt_djf.sel(lon=slice(120,180),lat=slice(10,-10)).mean(axis=1).mean(axis=1) b2=(b22-b22.mean())/b22.std() #印度洋（60-80，-10-10） b33=hgt_djf.sel(lon=slice(60,80),lat=slice(10,-10)).mean(axis=1).mean(axis=1) b3=(b33-b33.mean())/b33.std() x=np.vstack([(a2,a3,b1,b2,b3)]).T x2=np.vstack([(a2,b1)]).T y=pre_standard #多元线性回归 res=np.linalg.lstsq(x,y,rcond=None) n=res[0] ##各项系数 y_fit=(n.T*x).sum(axis=1) #拟合数据 res2=np.linalg.lstsq(x2,y,rcond=None) n2=res2[0] ##各项系数 y_fit2=(n2.T*x2).sum(axis=1) #拟合数据 #可视化 time=np.arange(1961,2017,1) fig = plt.figure(figsize=[16, 5]) ax = fig.add_subplot() ax.plot(time, y,marker='o', color='gray', markersize=5) ax.plot(time, y_fit,marker='*', color='b', markersize=5) ax.plot(time, y_fit2,marker='^', color='r', markersize=5) ax.set_title('model',fontsize=20,fontweight='bold') ax.set_xlabel('Time') ax.set_ylabel('Pre') plt.legend(['Source data','Fitted1','Fitted2'],frameon=False,loc='best') plt.show()选做剔除一年的交叉检验，独立试报

好的，我理解你的意思是要对这段代码进行交叉验证和独立测试，以评估模型的性能。交叉验证可以用来评估模型的泛化能力，独立测试可以用来测试模型的预测能力。以下是一个简单的交叉验证和独立测试的示例代码，仅供...

def getrp(pth): ds = xr.open_dataset(pth) pre = ds['pre'].sel(time=slice('1961', '2010')) print(pre.values)为什么输出的值全都是缺测值

这可能是由于数据集中的缺失值被表示为特定的值，例如NaN或-9999。在这种情况下，您可以使用xarray中的where()方法将缺失值替换为NaN或其他您选择的值。例如，如果缺失值被表示为-9999，您可以使用以下代码将其替换...

ds.APCP.sel(latitude = slice(10,40), longitude = slice(90, 120)).isel(time=7).plot.contour()

根据您提供的代码，看起来您正在处理一个名为ds的数据集。这个数据集似乎包含有关特定时间范围内的降水量（APCP）的信息。您使用了.sel方法来选择特定的经纬度范围，其中latitude范围是从10到40，longitude范围是从...

precipitation_data = dataset['pre'].sel(time=slice('1961', '1961'))

该操作利用了.sel()方法，对time这一坐标进行了选择，只保留了时间范围在1961年到1961年的数据。这意味着precipitation_data现在包含了1961年所有天数的降水量信息。 注意这里的时间切片只有一个起始年份和...

def readdat(pth,var): ds = xr.open_dataset(pth) dat = ds[var] # 只读取每年1月的数据 dat = dat.sel(time=dat['time.month'].isin([1])) dat = dat.loc['1981-01-01':'2018-12-01','500',:,:] return dat读取lon,lat

你可以使用以下代码读取 lon 和 lat： lon = ds['lon'].values lat = ds['lat'].values 其中 ds 是通过 xr.open_dataset(pth) 打开的数据集对象。这将返回一个包含数据集的所有变量和元数据的对象。...

import xarray as xr import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs def readdat(pth,var): ds = xr.open_dataset(pth) dat = ds[var].values lon=ds['lon'] lat=ds['lat'] # 只读取每年1月的数据 dat = dat.sel(time=dat['time.month'].isin([1])) dat = dat.loc['1981-01-01':'2018-12-01','500',:,:] return lon,lat,dat AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'sel'

这个错误提示是因为你在一个 numpy.ndarray 上使用了 .sel() 这个 xarray.Dataset 特有的方法。你需要将 dat 变量转换成 xarray 的 Dataset 或者 DataArray 类型才能使用 .sel() 方法。 你可以尝试将以下...

FORM frm_init_layout . **ALV全局设置 gs_layout-cwidth_opt = 'X'."最优化宽度 gs_layout-box_fname = 'SEL'."表示ALV行项目选中的字段 gs_layout-zebra = 'X'. ENDFORM.

这段代码是针对 SAP ABAP 中的 ALV（ABAP List Viewer）的全局设置。其中，gs_layout-cwidth_opt设置为 'X'，表示采用最优化宽度来显示 ALV 列；gs_layout-box_fname设置为 'SEL'，表示选中的行项目字段为 SEL；...

ds=xr.open_dataset('D:\pythonProject1\ERA5_SAT.nc').sel(lat=slice(40,30),lon=slice(110,120),time=slice("1993","2022"))代码改错

ds = xr.open_dataset('D:/pythonProject1/ERA5_SAT.nc').sel(lat=slice(40, 30), lon=slice(110, 120), time=slice("1993", "2022")) 或者： python ds = xr.open_dataset('D:\\pythonProject1\\ERA5_SAT....
zip

SEL-3505 Instruction Manual.zip_SEL-3505-3_real-time

《SEL-3505-3实时自动化控制器操作手册》 SEL-3505-3是一款由 Schweitzer Engineering Laboratories（SEL）推出的实时自动化控制器，主要用于电力系统中的保护、控制和通讯任务。这款控制器以其高性能、高可靠性和...
pdf

1.Xilinx7系列普及讲座之-----Xilinx7系列IO使用规则

4. BUFGMUX增加了CLK_SEL_TYPE属性，用于时钟选择。 5. BUFHCE时钟使能信号支持同步和异步使能。 6. CMT（Clock Management Tiles）由MMCM和PLL组成，级联CMT时需要通过特定属性设置，且建议避免相邻CMT级联因为资源...

def getrp(pth): ds = xr.open_dataset(pth) pre = ds['pre']修改这段代码，读取1961-2021年的数据

pre = ds['pre'].sel(time=slice('1961', '2021')) return pre 这里使用 slice() 函数来选择时间范围，左闭右开区间。sel() 方法中的参数 time 是数据集的时间坐标，因此可以用来选择时间范围。

fshum=r"D:\xdshixi120112021203\DATA\shum.mon.mean.nc" fu=r"D:\xdshixi120112021203\DATA\uwnd.mon.mean.nc" fv=r"D:\xdshixi120112021203\DATA\vwnd.mon.mean.nc" shumds=xr.open_dataset(fshum) uds=xr.open_dataset(fu) vds=xr.open_dataset(fv) # shumds1=shumds['shum'] Stime12=shumds1.sel(time=slice('1948','2020')).groupby('time.month').mean(dim='time') # print(Stime12) # print(Stime1) lev = Stime12.level # 读取气压层，单位为mb，即hPa，一维的14. lat = Stime12.lat # 读取纬度，一维的21 lon = Stime12.lon # 读取经度，一维的41 uds1=uds['uwnd'] Utime12=uds1.sel(time=slice('1948','2020')).groupby('time.month').mean(dim='time') # print(Utime12) vds1=vds['vwnd'] Vtime12=vds1.sel(time=slice('1948','2020')).groupby('time.month').mean(dim='time') u = Utime12[0,2,:,:] # U风分量，单位为m/s,month,level,lat,lon v = Vtime12[0,2,:,:] # V风分量，单位为m/s q =Stime12[0,2,:,:] # 读取比湿，单位为kg/kg # print(u) # 计算单层水汽通量和水汽通量散度 qv_u = uq/(constants.g10**-2) # g的单位为m/s2，换算为N/kg，再换算为10-2hPa·m2/kg,最终单层水汽通量的单位是kg/m•hPa•s qv_v = vq/(constants.g10**-2) # 计算q*v/g,单位是kg/m•hPa•s # print(qv_u) dx, dy = mpcalc.lat_lon_grid_deltas(lon, lat) # 将经纬度转换为格点距离 # print(dx,dy) div_qv = np.zeros((lev.shape[0],lat.shape[0],lon.shape[0])) # print(div_qv) # print(lev.shape[0]) for j in range(lev.shape[0]): div_qv[j] = mpcalc.divergence(u = qv_u[j],v = qv_v[j],dx = dx ,dy = dy) # 单位是kg/m2•hPa•s print(div_qv[j])为什么报错operands could not be broadcast together with shapes (72,143) (142,) ,需要怎么改

这个错误意味着你正在尝试广播两个不兼容的数组，可能是由于数组的形状不匹配引起的。在这里，你正在计算每个气压层的水汽通量散度，但是你的经度数组的形状为(143,)，而你的水汽通量散度数组的形状为(72,143)。 ...

import xarray as xr import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs def readdat(pth,var): ds = xr.open_dataset(pth) dat = ds[var] lon=ds['lon'] lat=ds['lat'] # 只读取每年1月的数据 dat = dat.sel(time=dat['time.month'].isin([1])) dat = dat.loc['1981-01-01':'2018-12-01','500',:,:] return lon,lat,dat if __name__=='__main__': pth=r'D:\6termsx\qhyc\sx1\hgt.mon.mean.nc' lon,lat,hgt=readdat(pth,'hgt') #print(hgt.shape) #年 纬 经 #print(hgt) wp = np.zeros(38) # 初始化空数组 for i in range(38): wp[i] =0.5*(hgt[i,12,62]-hgt[i,24,62]) wpm=np.mean(wp) #平均 wpa=wp[:]-np.tile(wpm,(wp.shape))#中心化 #print(wpa.shape) wps=wpa/np.tile(np.std(wpa),(wpa.shape))#标准化 #print(wps) #计算WP遥相关指数与同期环流场（500hPa高度场）的相关系数 for i in range(73): for j in range(144): r=np.corrcoef(hgt[:,i,j],wps)[1,0]画出r的全球分布

dat = dat.sel(time=dat['time.month'].isin([1])) dat = dat.loc['1981-01-01':'2018-12-01','500',:,:] return lon,lat,dat if __name__=='__main__': pth=r'D:\6termsx\qhyc\sx1\hgt.mon.mean.nc' lon,...

对下代码每一步都进行解释 Sub MergeDocs() Dim Doc As Document, SrcDoc As Document Dim Sel As Selection Dim fileDlg As FileDialog Dim strFile As String Dim i As Integer Set fileDlg = Application.FileDialog(msoFileDialogFilePicker) fileDlg.AllowMultiSelect = True fileDlg.Title = "Select the Files to Merge" If fileDlg.Show = -1 Then Set Doc = Documents.Add Set Sel = Selection For i = 1 To fileDlg.SelectedItems.Count strFile = fileDlg.SelectedItems(i) Set SrcDoc = Documents.Open(strFile) 'Copy the content of the source document to the end of the destination document SrcDoc.Content.Copy Sel.EndKey Unit:=wdStory Sel.Paste SrcDoc.Close SaveChanges:=False Next i End If End Sub

这段代码定义了一些变量，Doc 和 SrcDoc 是 Word 文档对象，Sel 是文本选定对象，fileDlg 是文件对话框对象，strFile 是文件路径，i 是循环计数器。 2. Set fileDlg = Application.FileDialog...

import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt if __name__=='__main__': ds=xr.open_dataset(r'D:\pythonsx\zl\sst.mnmean.nc') sst=ds['sst'] sstsel=sst.loc[:,5:-5,190:240] #5°S-5°N,170°W-120°W enso=sstsel.groupby('time.year').mean(dim=['lat', 'lon'])修改这段代码，求每年平均

修改后的代码如下： python import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt if __name__=='__main__': ds = xr.open_dataset(r'D:\pythonsx\zl\sst.mnmean.nc') sst = ds['sst'] sstsel = sst.sel...

<select id='sel1' v-model="select1" @change="count"> <option v-for="c in countryList" :key="c.id" :value="c.id"> {{c.name}} </option> </select> <input id='in1' type="text" v-model="v"> ≈ <select id='sel2' v-model="select2" @change="count"> <option v-for="c in countryList" :key="c.id" :value="c.id"> {{c.name}} </option> </select>这段代码中@change是干嘛用的

？@change是一个 Vue.js 框架中的事件，当选项被改变时会触发相应的操作。在这段代码中，当第一个下拉菜单（id为sel1）或第二个下拉菜单（id为sel2）的选项被改变时，都会触发定义在Vue实例中的count方法。

最新推荐

recommend-type

HCIP数通路由交换RS--V2.5 H12-221题库(含答案精品).pdf

这个题库是针对HCIP数通路由交换RS的最新版本V2.5，目的是帮助考生准备考试。 1. **IGMP版本差异**： - IGMPv1和v2不支持查询器选举，而IGMPv3支持。 - IGMPv2和v3允许成员主动离开，v1则不支持。 - IGMPv1/v2/...
recommend-type

IAI-SEL编程指令

【IAI-SEL编程指令】是专用于IAI（Intelligent Automation Inc.）控制系统的一种编程语言，主要用于工业自动化设备的编程和控制。SEL语言由两个主要部分构成：位置部位和命令部位。位置部位处理与坐标相关的数据，而...
recommend-type

3-8译码器，4选1多路选择器，Verilog HDL实验，华中科技大学

本实验报告的主要目的是设计和仿真 3-8 译码器和 4选1多路选择器，使用 Verilog HDL 语言编写电路设计代码，并对电路进行仿真和分析。 一、实验目的 1. 学习掌握用 Verilog 进行组合电路设计和时序逻辑电路设计。 ...
recommend-type

OMAP-L138的新历程之DSP6748中断intc

3. 设置中断多路复用器（例如，CSL_FINS用于设置INTMUX3的INTSEL12，将定时器0的中断映射到INT4~INT15中的某个位置） 4. 设置中断向量表地址（IRQ_setVecs） 5. 清除所有中断状态（IRQ_disable） 6. 启用特定的中断...
recommend-type

boost-chrono-1.53.0-28.el7.x86_64.rpm.zip

文件放服务器下载，请务必到电脑端资源详情查看然后下载
recommend-type

Angular程序高效加载与展示海量Excel数据技巧

资源摘要信息: "本文将讨论如何在Angular项目中加载和显示Excel海量数据，具体包括使用xlsx.js库读取Excel文件以及采用批量展示方法来处理大量数据。为了更好地理解本文内容，建议参阅关联介绍文章，以获取更多背景信息和详细步骤。" 知识点: 1. Angular框架: Angular是一个由谷歌开发和维护的开源前端框架，它使用TypeScript语言编写，适用于构建动态Web应用。在处理复杂单页面应用（SPA）时，Angular通过其依赖注入、组件和服务的概念提供了一种模块化的方式来组织代码。 2. Excel文件处理: 在Web应用中处理Excel文件通常需要借助第三方库来实现，比如本文提到的xlsx.js库。xlsx.js是一个纯JavaScript编写的库，能够读取和写入Excel文件（包括.xlsx和.xls格式），非常适合在前端应用中处理Excel数据。 3. xlsx.core.min.js: 这是xlsx.js库的一个缩小版本，主要用于生产环境。它包含了读取Excel文件核心功能，适合在对性能和文件大小有要求的项目中使用。通过使用这个库，开发者可以在客户端对Excel文件进行解析并以数据格式暴露给Angular应用。 4. 海量数据展示: 当处理成千上万条数据记录时，传统的方式可能会导致性能问题，比如页面卡顿或加载缓慢。因此，需要采用特定的技术来优化数据展示，例如虚拟滚动（virtual scrolling），分页（pagination）或懒加载（lazy loading）等。 5. 批量展示方法: 为了高效显示海量数据，本文提到的批量展示方法可能涉及将数据分组或分批次加载到视图中。这样可以减少一次性渲染的数据量，从而提升应用的响应速度和用户体验。在Angular中，可以利用指令（directives）和管道（pipes）来实现数据的分批处理和显示。 6. 关联介绍文章: 提供的文章链接为读者提供了更深入的理解和实操步骤。这可能是关于如何配置xlsx.js在Angular项目中使用、如何读取Excel文件中的数据、如何优化和展示这些数据的详细指南。读者应根据该文章所提供的知识和示例代码，来实现上述功能。 7. 文件名称列表: "excel"这一词汇表明，压缩包可能包含一些与Excel文件处理相关的文件或示例代码。这可能包括与xlsx.js集成的Angular组件代码、服务代码或者用于展示数据的模板代码。在实际开发过程中，开发者需要将这些文件或代码片段正确地集成到自己的Angular项目中。 总结而言，本文将指导开发者如何在Angular项目中集成xlsx.js来处理Excel文件的读取，以及如何优化显示大量数据的技术。通过阅读关联介绍文章和实际操作示例代码，开发者可以掌握从后端加载数据、通过xlsx.js解析数据以及在前端高效展示数据的技术要点。这对于开发涉及复杂数据交互的Web应用尤为重要，特别是在需要处理大量数据时。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【SecureCRT高亮技巧】：20年经验技术大佬的个性化设置指南

![【SecureCRT高亮技巧】：20年经验技术大佬的个性化设置指南](https://www.vandyke.com/images/screenshots/securecrt/scrt_94_windows_session_configuration.png) 参考资源链接：[SecureCRT设置代码关键字高亮教程](https://wenku.csdn.net/doc/6412b5eabe7fbd1778d44db0?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. SecureCRT简介与高亮功能概述 SecureCRT是一款广泛应用于IT行业的远程终端仿真程序，支持
recommend-type

如何设计一个基于FPGA的多功能数字钟，实现24小时计时、手动校时和定时闹钟功能？

设计一个基于FPGA的多功能数字钟涉及数字电路设计、时序控制和模块化编程。首先，你需要理解计时器、定时器和计数器的概念以及如何在FPGA平台上实现它们。《大连理工数字钟设计：模24计时器与闹钟功能》这份资料详细介绍了实验报告的撰写过程，包括设计思路和实现方法，对于理解如何构建数字钟的各个部分将有很大帮助。 参考资源链接：[大连理工数字钟设计：模24计时器与闹钟功能](https://wenku.csdn.net/doc/5y7s3r19rz?spm=1055.2569.3001.10343) 在硬件设计方面，你需要准备FPGA开发板、时钟信号源、数码管显示器、手动校时按钮以及定时闹钟按钮等
recommend-type

Argos客户端开发流程及Vue配置指南

资源摘要信息:"argos-client:客户端" 1. Vue项目基础操作 在"argos-client:客户端"项目中，首先需要进行项目设置，通过运行"yarn install"命令来安装项目所需的依赖。"yarn"是一个流行的JavaScript包管理工具，它能够管理项目的依赖关系，并将它们存储在"package.json"文件中。 2. 开发环境下的编译和热重装 在开发阶段，为了实时查看代码更改后的效果，可以使用"yarn serve"命令来编译项目并开启热重装功能。热重装(HMR, Hot Module Replacement)是指在应用运行时，替换、添加或删除模块，而无需完全重新加载页面。 3. 生产环境的编译和最小化 项目开发完成后，需要将项目代码编译并打包成可在生产环境中部署的版本。运行"yarn build"命令可以将源代码编译为最小化的静态文件，这些文件通常包含在"dist/"目录下，可以部署到服务器上。 4. 单元测试和端到端测试 为了确保项目的质量和可靠性，单元测试和端到端测试是必不可少的。"yarn test:unit"用于运行单元测试，这是测试单个组件或函数的测试方法。"yarn test:e2e"用于运行端到端测试，这是模拟用户操作流程，确保应用程序的各个部分能够协同工作。 5. 代码规范与自动化修复 "yarn lint"命令用于代码的检查和风格修复。它通过运行ESLint等代码风格检查工具，帮助开发者遵守预定义的编码规范，从而保持代码风格的一致性。此外，它也能自动修复一些可修复的问题。 6. 自定义配置与Vue框架 由于"argos-client:客户端"项目中提到的Vue标签，可以推断该项目使用了Vue.js框架。Vue是一个用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架，它允许开发者通过组件化的方式构建复杂的单页应用程序。在项目的自定义配置中，可能需要根据项目需求进行路由配置、状态管理（如Vuex）、以及与后端API的集成等。 7. 压缩包子文件的使用场景 "argos-client-master"作为压缩包子文件的名称，表明该项目可能还涉及打包发布或模块化开发。在项目开发中，压缩包子文件通常用于快速分发和部署代码，或者是在模块化开发中作为依赖进行引用。使用压缩包子文件可以确保项目的依赖关系清晰，并且方便其他开发者快速安装和使用。 通过上述内容的阐述，我们可以了解到在进行"argos-client:客户端"项目的开发时，需要熟悉的一系列操作，包括项目设置、编译和热重装、生产环境编译、单元测试和端到端测试、代码风格检查和修复，以及与Vue框架相关的各种配置。同时，了解压缩包子文件在项目中的作用，能够帮助开发者高效地管理和部署代码。