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xarray: matrices y conjuntos de datos etiquetados con ND

xarray (pronunciado "ex-array", anteriormente conocido como xray ) es un proyecto de código abierto y un paquete de Python que hace que trabajar con matrices multidimensionales etiquetadas sea simple, eficiente y divertido.

Xarray introduce etiquetas en forma de dimensiones, coordenadas y atributos además de matrices sin formato tipo NumPy, lo que permite una experiencia de desarrollador más intuitiva, más concisa y menos propensa a errores. El paquete incluye una biblioteca grande y en crecimiento de funciones independientes del dominio para análisis y visualización avanzados con estas estructuras de datos.

Xarray se inspiró y toma prestado en gran medida de pandas, el popular paquete de análisis de datos centrado en datos tabulares etiquetados. Está especialmente diseñado para trabajar con archivos netCDF, que fueron la fuente del modelo de datos de xarray, y se integra estrechamente con dask para computación paralela.

¿Por qué matriz x?

Las matrices multidimensionales (también conocidas como N-dimensionales, ND) (a veces llamadas "tensores") son una parte esencial de la ciencia computacional. Se encuentran en una amplia gama de campos, incluidos la física, la astronomía, las geociencias, la bioinformática, la ingeniería, las finanzas y el aprendizaje profundo. En Python, NumPy proporciona la estructura de datos fundamental y la API para trabajar con matrices ND sin formato. Sin embargo, los conjuntos de datos del mundo real suelen ser más que simples números en bruto; tienen etiquetas que codifican información sobre cómo los valores de la matriz se asignan a ubicaciones en el espacio, el tiempo, etc.

Xarray no sólo realiza un seguimiento de las etiquetas de las matrices, sino que las utiliza para proporcionar una interfaz potente y concisa. Por ejemplo:

Aplicar operaciones sobre dimensiones por nombre: x.sum('time') .
Seleccione valores por etiqueta en lugar de ubicación de número entero: x.loc['2014-01-01'] o x.sel(time='2014-01-01') .
Las operaciones matemáticas (por ejemplo, x - y ) se vectorizan en múltiples dimensiones (difusión de matrices) en función de los nombres de las dimensiones, no de la forma.
Operaciones flexibles de división, aplicación y combinación con groupby: x.groupby('time.dayofyear').mean() .
Alineación similar a una base de datos basada en etiquetas de coordenadas que maneja suavemente los valores faltantes: x, y = xr.align(x, y, join='outer') .
Realice un seguimiento de metadatos arbitrarios en forma de diccionario de Python: x.attrs .

Documentación

Obtenga más información sobre xarray en su documentación oficial en https://docs.xarray.dev/.

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Xarray es un proyecto patrocinado fiscalmente de NumFOCUS, una organización sin fines de lucro dedicada a apoyar a la comunidad informática científica de código abierto. Si le gusta Xarray y desea apoyar nuestra misión, considere hacer una donación para apoyar nuestros esfuerzos.

Historia

Xarray es una evolución de una herramienta interna desarrollada en The Climate Corporation. Fue escrito originalmente por los investigadores de Climate Corp Stephan Hoyer, Alex Kleeman y Eugene Brevdo y se publicó como código abierto en mayo de 2014. El proyecto pasó a llamarse "xray" en enero de 2016. Xarray se convirtió en un proyecto patrocinado fiscalmente de NumFOCUS en agosto de 2018.

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Xarray incluye porciones de pandas, NumPy y Seaborn, todos los cuales están disponibles bajo una licencia "BSD de 3 cláusulas":