Arreglos y conjuntos de datos n-dimensionales etiquetados en Python

Xarray es un proyecto de código abierto y un paquete de Python que introduce etiquetas en forma de dimensiones, coordenadas y atributos sobre conjuntos de datos similares a NumPy, lo que permite una experiencia de usuario más intuitiva, más concisa y menos propensa a errores.Xarray incluye una biblioteca grande y en crecimiento de funciones independientes del dominio para análisis y visualización avanzados con estas estructuras de datos.
Xarray proporciona modelos de datos para trabajar con conjuntos de datos etiquetados. Su conjunto de herramientas incluye un amplio conjunto de funciones independientes del dominio para análisis y visualización con estas estructuras de datos.
Interoperabilidad con el ecosistema científico de Python, incluyendo NumPy, Dask, Pandas y Matplotlib.
Aplique operaciones sobre dimensiones etiquetadas
Seleccione valores por etiqueta en lugar de ubicación entera
Operaciones vectorizadas
Las operaciones matemáticas se vectorizan en múltiples dimensiones en función de los nombres de las dimensiones, no de la forma.
Operaciones de Agrupado Por
Operaciones flexibles de división, aplicación y combinación mediante Agrupado Por.
Operaciones similares a bases de datos
Alineación similar a una base de datos basada en etiquetas de coordenadas para el manejo de forma eficiente de valores faltantes.
Seguimiento de metadatos arbitrarios
Keep track of arbitrary metadata in the form of a Python dictionary.
API de Entrada y Salida del backend flexible y extensible
Lea y escriba datos desde y hacia NetCDF, HDF, Zarr, OpenDAP y GRIB.
¡Pruebe Xarray en un REPL directamente en su navegador (no necesita instalación)!
Xarray forma parte del ecosistema científico más amplio de Python. Está desarrollado sobre NumPy, Pandas y Dask y es compatible con una amplia gama de aplicaciones científicas específicas del dominio.
En esta sección se enumeran algunos de los paquetes independientes y proyectos desarrollados con xarray.
Herramientas independientes del backend para diagnósticos y visualizaciones de inferencia bayesiana en Python
An accessor for Xarray objects that interprets Climate and Forecast (CF) metadata convention attributes
Verificación de predicciones meteorológicas y climáticas.
Una API de gráficos de alto nivel para el ecosistema PyData construida sobre HoloViews
Collection of tools for reading, visualizing and performing calculations with weather data
Integrated modeling and experimental data analysis software for magnetically confined thermonuclear fusion experiments
A community platform for Big Data geoscience
Scalable statistical genetic data analysis in Python
Colección de herramientas para el análisis y visualización de datos moleculares espaciales
Biblioteca Python para procesar datos espaciales e interpolarlos en cuadrículas regulares
Raster-based Spatial Analytics for Python
Postprocesamiento del modelos de circulación global con Xarray
Analysis ready CMIP6 data in Python the easy way with pangeo tools.
Xarray admite múltiples motores, lo que permite a los usuarios elegir los tipos de estructuras de datos que funcionan mejor para su aplicación.
NumPy es el paquete fundamental para la computación de matrices/arreglos con Python.
Arreglos distribuidos y paralelismo avanzado para el análisis, lo que permite un rendimiento escalable.
Biblioteca de matrices/arreglos compatible con NumPy para computación acelerada por GPU con Python.
Una implementación de matrices N-dimensionales, fragmentadas y comprimidas para Python.
Arreglos multidimensionales dispersos para el ecosistema PyData
Opere y manipule cantidades físicas en Python.
Agradecemos a estas instituciones por apoyar generosamente el desarrollo y mantenimiento de Xarray.
Xarray es un proyecto patrocinado por NumFOCUS, una 501(c)(3) nonprofit charity En Estados Unidos. NumFOCUS proporciona a Xarray apoyo fiscal, legal y administrativo para garantizar la viabilidad y sostenibilidad del proyecto. Para más información, visitenumfocus.org Si te gusta Xarray y quieres apoyar nuestra misión, considera hacer una donación para apoyar nuestros esfuerzos.