Неправильная широта и долгота при создании NetCDF из набора данных xarray

Я хочу создать файл NetCDF с помощью xarray и попытаться понять документацию по «Созданию набора данных» здесь.

Вот код из примера (с сохранением ds в NetCDF):

import xarray as xr
import numpy as np
import pandas as pd

temp = 15 + 8 * np.random.randn(2, 2, 3)
precip = 10 * np.random.rand(2, 2, 3)
lon = [[-99.83, -99.32], [-99.79, -99.23]]
lat = [[42.25, 42.21], [42.63, 42.59]]

ds = xr.Dataset({'temperature': (['x', 'y', 'time'],  temp),
                 'precipitation': (['x', 'y', 'time'], precip)},
                coords = {'lon': (['x', 'y'], lon),
                        'lat': (['x', 'y'], lat), 
                        'time': pd.date_range('2014-09-06', periods=3),
                        'reference_time': pd.Timestamp('2014-09-05')})

ds.to_netcdf('C:\\Temp\\test.nc')

Из приведенного выше примера я ожидал получить NetCDF с двумя переменными (температура, осадки) с тремя измерениями (x, y, время). Я ожидаю, что размерные размеры будут 2 по оси x, 2 по оси y и 3 по оси времени. Согласно тесту @Bart (комментарии), это относится к NetCDF. Итак, при открытии переменной NetCDF «temp» или «precip» в QGIS 3.4 (EPSG 4326) я ожидаю, что данные NetCDF будут такими:

  • сделан из сетки 2x2 (направление 'x-y')
  • с 3 временными шагами («время» или «z» направление)
  • расположен на широте и долготе, используемой для создания набора данных

Вместо этого данные:

  • из сетки 2х3
  • с 2 полосами (вместо трех временных шагов)
  • расположен на широте/долготе 0/0, и каждая ячейка имеет размер 1 градус:

Найдите визуализацию NetCDF здесь. Красными квадратами отмечены шесть ячеек синего цвета переменной температуры, широта/долгота верхней левой точки (0/0) и две «полосы».

Следовательно, кажется, что формат данных xarray NetCDF отличается от интерпретации этого формата QGIS. Может ли кто-нибудь отредактировать пример, чтобы он создавал сетку 2x2 в «правильном» месте в QGIS, или предоставить / указать мне простой пример для создания NetCDF с правильной географической привязкой из набора данных xarray?

Я не понимаю, что вы имеете в виду под "сетка 2х3", "с 2 полосами", "с 3 измерениями времени", ... Вы создаете только 1 измерение времени, почему вы ожидаете 3? Вы создаете переменные с 3 измерениями (x, y, time), почему вы ожидаете получить "сетка 2x2"? Можете ли вы описать, как должен выглядеть полученный файл NetCDF с точки зрения переменных, измерений и размеров измерений?

Bart 20.07.2019 11:21

Извините, я неправильно использовал слово «размер». Я отредактировал вопрос. Действительно, я ожидаю только одно временное измерение, но с тремя временными шагами ('time': pd.date_range('2014-09-06', periods=3). Я ожидаю "сетка 2x2", потому что «temp» создается через np.random.randn(2, 2, 3), а xr.Dataset создается через 'temperature': (['x', 'y', 'time'], temp). Итак, я ожидаю, что «x» будет относиться к «2», «y» — к «2», а «время» — к «3».

openwater 21.07.2019 14:34

Извините, но я все еще не понимаю. Из вашего вопроса: «Из приведенного выше примера я ожидаю получить NetCDF с двумя переменными (температура, осадки) с тремя измерениями (x, y, время). Я ожидаю, что размеры измерения будут 2 в направлении x, 2 в направлении y и 3 по направлению времени».; если я запущу ваш код, я получу именно это, с переменными в координатах широты/долготы, которые вы укажете...?

Bart 21.07.2019 15:10

ncdump результирующего файла NetCDF: pastebin.com/wDRN9UB1

Bart 21.07.2019 15:12

Спасибо за это, @Bart! Действительно, вы правы. Это все, как я и ожидал. Однако я добавил к своему вопросу визуализацию NetCDF в QGIS. Кажется, что QGIS интерпретирует NetCDF иначе, чем xarray. Мне нужно это выяснить... Наверное, лучше перенести мой вопрос на gisstackexchange?

openwater 21.07.2019 15:34

Тег qgis выглядит довольно «мертвым» здесь, на SO, так что, возможно, gis.stackexchange действительно лучший вариант... :-)

Bart 21.07.2019 15:53

Спасибо @Барт. Проголосовал бы за ваши комментарии, но не могу из-за отсутствия репутации.

openwater 21.07.2019 15:57
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
1
7
796
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Мне пришлось поменять порядок размеров и избавиться от вложенного списка lat lon, чтобы он работал. Изменение примера xarray на этот код здесь работает:

import xarray as xr
import numpy as np
import pandas as pd

temp = 15 + 8 * np.random.randn(3, 3, 2)  # time, y, x
precip = 10 * np.random.rand(3, 3, 2)  # time, y, x
lat = [100, 101, 102]
lon = [10, 11]

ds = xr.Dataset({'temperature': (['time', 'y', 'x'],  temp),
                 'precipitation': (['time', 'y', 'x'], precip)},
                coords = {'x': (['x'], lon),
                        'y': (['y'], lat),
                        'time': pd.date_range('2014-09-06', periods=3)})

ds.to_netcdf('C:\\Temp\\test_xarray.nc')

Обратите внимание, что я изменил «сетку 2x2», как было запрошено в моем вопросе, на «сетку 2x3», чтобы убедиться, что порядок xy при создании NetCDF имеет значение.

Другие вопросы по теме