xarray.dataset的各维维数
时间: 2024-03-16 17:43:59 浏览: 24
xarray.dataset的各维度维数可以通过以下代码获取:
```python
import xarray as xr
ds = xr.Dataset() # 创建一个空的数据集
# 添加变量和维度
ds['temperature'] = xr.DataArray([[1, 2], [3, 4]], dims=('lat', 'lon'))
ds['pressure'] = xr.DataArray([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]], dims=('time', 'lat', 'lon'))
# 获取各维度的维数
print(ds.dims)
```
输出结果为:
```
Frozen(SortedKeysDict({'lat': 2, 'lon': 2, 'time': 2}))
```
其中,`Frozen(SortedKeysDict)`是一个有序字典,键为维度名称,值为维度的长度。在上面的示例中,数据集共有3个维度,分别是`lat`、`lon`和`time`,它们的长度分别为2、2和2。
相关问题
xarray.dataset创建零矩阵
要创建一个零矩阵,可以使用`xarray.zeros_like()`方法。这个方法可以创建一个与指定数据集或数据数组具有相同维度和坐标的零矩阵。下面是一个示例代码:
```python
import xarray as xr
import numpy as np
# 创建一个数据集
ds = xr.Dataset({'var1': (['x', 'y'], np.random.rand(3, 4)),
'var2': (['x', 'y'], np.random.rand(3, 4))},
coords={'x': [10, 20, 30], 'y': [1, 2, 3, 4]})
# 创建一个与上述数据集具有相同维度和坐标的零矩阵
zeros_ds = xr.zeros_like(ds)
print(zeros_ds)
```
输出结果为:
```
<xarray.Dataset>
Dimensions: (x: 3, y: 4)
Coordinates:
* x (x) int64 10 20 30
* y (y) int64 1 2 3 4
Data variables:
var1 (x, y) float64 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
var2 (x, y) float64 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
```
可以看到,`zeros_like()`方法创建了一个与`ds`具有相同维度和坐标的零矩阵`zeros_ds`。
修改一个xarray.Dataset的某个coordinate
你可以使用 `xarray.Dataset.rename()` 方法来修改一个 coordinate 的名称,例如:
```python
import xarray as xr
# 创建一个示例 dataset
ds = xr.Dataset(
data_vars={'temperature':(['time', 'lat', 'lon'], [[25.0, 26.0], [27.0, 28.0]])},
coords={'time': ['2022-01-01', '2022-01-02'], 'lat': [0, 1], 'lon': [0, 1]}
)
# 修改 'lat' coordinate 的名称为 'latitude'
ds = ds.rename({'lat': 'latitude'})
```
如果你只是想修改 coordinate 的值,可以使用 `xarray.Dataset.assign_coords()` 方法,例如:
```python
# 将 'lat' coordinate 的值都加上 10
ds = ds.assign_coords(latitude=ds.latitude + 10)
```
请注意,这些操作都是根据 xarray 的数据不可变性原则生成了新的 dataset。如果你想在原始 dataset 上进行修改,可以使用 `inplace=True` 参数。