dataarray都有什么属性
时间: 2024-02-16 20:02:22 浏览: 31
`DataArray` 是 xarray 库中的一个核心数据结构,它代表了带有标签的 n 维数组。下面是 `DataArray` 常用的一些属性:
- `values`: 返回一个包含实际数据的 numpy 数组。
- `dims`: 返回一个元组,其中包含了每个维度的名称。
- `coords`: 返回一个字典,其中包含了每个坐标轴对应的标签数组。
- `attrs`: 返回一个字典,其中包含了该数组的元数据。
- `shape`: 返回一个元组,其中包含了该数组每个维度的长度。
- `size`: 返回该数组的总元素数。
- `dtype`: 返回该数组元素的数据类型。
除此之外,`DataArray` 还有很多其他的属性和方法,可以根据具体的需求进行使用。你可以查看 xarray 官方文档以获取更详细的信息。
相关问题
xr.DataArray
xr.DataArray是xarray库中的一个类,用于创建多维数组。它可以用于多种目的,例如处理科学数据、进行统计分析和可视化等。创建DataArray对象时,可以通过传递不同类型的数据来填充数组,如pandas的Series、DataFrame或Panel,或者直接传递NumPy数组。
DataArray对象具有坐标(Coordinates)和数据(Data)属性。坐标是用于标识数据维度的标签,可以是数字、字符串或日期等类型。数据是存储实际数值的多维数组。
此外,DataArray对象还可以具有名称(name)和属性(attrs)。名称是用于标识DataArray的名称,而属性是用于存储任意元数据的字典。
综上所述,xr.DataArray是xarray库中的一个重要类,用于创建和操作多维数组,并可以附加坐标、名称和属性等信息。
unhashable type: 'DataArray'
遇到 "TypeError: unhashable type: 'DataArray'" 错误通常是因为你试图将一个DataArray对象作为字典的键或集合的元素,而DataArray对象是不可哈希的(unhashable)类型。哈希(hash)是一种将数据转换为固定长度的唯一标识的方法,而DataArray对象是可变的,因此不支持哈希操作。
要解决这个问题,你可以尝试以下几个方法:
1. 将DataArray对象转换为可哈希的类型:你可以使用DataArray对象的values属性将其转换为一个可哈希的类型,例如numpy数组或元组。然后,你可以使用转换后的对象作为字典的键或集合的元素。
```python
import numpy as np
import xarray as xr
data = np.array([1, 2, 3])
coords = {'time': np.array(['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'])}
da = xr.DataArray(data, coords=coords, dims=['time'])
# 转换为numpy数组
da_array = da.values
my_dict = {da_array: 'value'}
# 转换为元组
da_tuple = tuple(da.values)
my_set = {da_tuple}
```
2. 使用其他可哈希的标识符:如果你需要使用DataArray对象作为字典的键或集合的元素,并且不需要保留其完整性,你可以考虑使用其他可哈希的标识符来代替DataArray对象本身。
```python
import xarray as xr
data = [1, 2, 3]
coords = {'time': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03']}
da = xr.DataArray(data, coords=coords, dims=['time'])
# 使用时间作为键
my_dict = {time: value for time, value in zip(da['time'], da.values)}
# 使用索引作为键
my_dict = {index: value for index, value in enumerate(da.values)}
```
这些方法可以帮助你解决 "TypeError: unhashable type: 'DataArray'" 错误。请根据你的具体需求选择适合的方法。