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
时间: 2023-12-03 20:45:51 浏览: 69
可以使用 `sel()` 方法来选择时间范围,具体修改如下:
```python
import xarray as xr
def getrp(pth):
ds = xr.open_dataset(pth)
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。
相关问题
def readght(pth): ds = xr.open_dataset(pth) dat = ds['hgt']怎么把dat转化成numpy数组
你可以使用 `dat.values` 将 `dat` 转换为 numpy 数组,例如:
```python
import numpy as np
dat_np = np.array(dat.values)
```
这将 `dat` 转换为一个 numpy 数组 `dat_np`。
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为NaN:
```
pre = pre.where(pre != -9999, np.nan)
```
然后您可以再次打印pre的值,看看它是否包含正确的数据。
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