xarray

xarray: ND-beschriftete Arrays und Datensätze

xarray (ausgesprochen „ex-array“, früher bekannt als xray ) ist ein Open-Source-Projekt und Python-Paket, das die Arbeit mit beschrifteten mehrdimensionalen Arrays einfach, effizient und unterhaltsam macht!

Xarray führt Beschriftungen in Form von Dimensionen, Koordinaten und Attributen zusätzlich zu rohen NumPy-ähnlichen Arrays ein, was eine intuitivere, prägnantere und weniger fehleranfällige Entwicklererfahrung ermöglicht. Das Paket umfasst eine große und wachsende Bibliothek domänenunabhängiger Funktionen für erweiterte Analysen und Visualisierung dieser Datenstrukturen.

Xarray wurde von Pandas inspiriert, dem beliebten Datenanalysepaket, das sich auf beschriftete Tabellendaten konzentriert, und lehnt sich stark an dieses an. Es ist besonders auf die Arbeit mit netCDF-Dateien zugeschnitten, die die Quelle des Datenmodells von xarray waren, und lässt sich für paralleles Rechnen eng in dask integrieren.

Warum xarray?

Mehrdimensionale (auch N-dimensionale, ND-)Arrays (manchmal auch „Tensoren“ genannt) sind ein wesentlicher Bestandteil der Informatik. Sie sind in einer Vielzahl von Bereichen anzutreffen, darunter Physik, Astronomie, Geowissenschaften, Bioinformatik, Ingenieurwesen, Finanzen und Deep Learning. In Python stellt NumPy die grundlegende Datenstruktur und API für die Arbeit mit rohen ND-Arrays bereit. Allerdings handelt es sich bei Datensätzen aus der realen Welt in der Regel um mehr als nur reine Zahlen; Sie verfügen über Beschriftungen, die Informationen darüber kodieren, wie die Array-Werte Orten im Raum, in der Zeit usw. zugeordnet werden.

Xarray verfolgt nicht nur die Beschriftungen von Arrays – es nutzt sie, um eine leistungsstarke und übersichtliche Schnittstelle bereitzustellen. Zum Beispiel:

• Anwenden von Operationen auf Dimensionen nach Namen: x.sum('time') .
• Wählen Sie Werte nach Beschriftung statt nach ganzzahliger Position aus: x.loc['2014-01-01'] oder x.sel(time='2014-01-01') .
• Mathematische Operationen (z. B. x - y ) vektorisieren über mehrere Dimensionen (Array-Broadcasting) basierend auf Dimensionsnamen und nicht auf der Form.
• Flexible Split-Apply-Combine-Operationen mit Groupby: x.groupby('time.dayofyear').mean() .
• Datenbankähnliche Ausrichtung basierend auf Koordinatenbeschriftungen, die fehlende Werte reibungslos verarbeitet: x, y = xr.align(x, y, join='outer') .
• Verfolgen Sie beliebige Metadaten in Form eines Python-Wörterbuchs: x.attrs .

Dokumentation

Erfahren Sie mehr über xarray in der offiziellen Dokumentation unter https://docs.xarray.dev/.

Probieren Sie ein interaktives Jupyter-Notizbuch aus.

Mitwirken

Informationen zum Mitwirken an xarray finden Sie auf unserer Seite „Beitragen“.

Nehmen Sie Kontakt auf

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NumFOCUS

Xarray ist ein finanziell gefördertes Projekt von NumFOCUS, einer gemeinnützigen Organisation, die sich der Unterstützung der Open-Source-Community für wissenschaftliches Rechnen widmet. Wenn Ihnen Xarray gefällt und Sie unsere Mission unterstützen möchten, denken Sie bitte über eine Spende nach, um unsere Bemühungen zu unterstützen.

Geschichte

Xarray ist eine Weiterentwicklung eines internen Tools, das bei The Climate Corporation entwickelt wurde. Es wurde ursprünglich von den Climate Corp-Forschern Stephan Hoyer, Alex Kleeman und Eugene Brevdo geschrieben und im Mai 2014 als Open Source veröffentlicht. Das Projekt wurde im Januar 2016 von „xray“ umbenannt. Xarray wurde im August 2018 ein finanziell gefördertes Projekt von NumFOCUS.

Mitwirkende

Vielen Dank an unsere vielen Mitwirkenden!

Lizenz

Copyright 2014-2024, xarray-Entwickler

Lizenziert unter der Apache-Lizenz, Version 2.0 (die „Lizenz“); Sie dürfen diese Datei nur in Übereinstimmung mit der Lizenz verwenden. Eine Kopie der Lizenz erhalten Sie unter

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Sofern nicht durch geltendes Recht vorgeschrieben oder schriftlich vereinbart, wird die im Rahmen der Lizenz vertriebene Software „WIE BESEHEN“ und OHNE GEWÄHRLEISTUNGEN ODER BEDINGUNGEN JEGLICHER ART, weder ausdrücklich noch stillschweigend, vertrieben. Die spezifische Sprache, die die Berechtigungen und Einschränkungen im Rahmen der Lizenz regelt, finden Sie in der Lizenz.

Xarray bündelt Teile von Pandas, NumPy und Seaborn, die alle unter einer „3-Klausel-BSD“-Lizenz verfügbar sind:

• Pandas: setup.py , xarray/util/print_versions.py
• NumPy: xarray/core/npcompat.py
• Seaborn: _determine_cmap_params in xarray/core/plot/utils.py

Xarray bündelt außerdem Teile von CPython, das unter der „Python Software Foundation License“ in xarray/core/pycompat.py verfügbar ist.

Xarray nutzt Icons aus dem icomoon-Paket (kostenlose Version), das unter der „CC BY 4.0“-Lizenz verfügbar ist.

Der vollständige Text dieser Lizenzen ist im Lizenzverzeichnis enthalten.