xarray

xarray : tableaux et ensembles de données étiquetés ND

xarray (prononcé « ex-array », anciennement connu sous le nom de xray ) est un projet open source et un package Python qui rend le travail avec des tableaux multidimensionnels étiquetés simple, efficace et amusant !

Xarray introduit des étiquettes sous forme de dimensions, de coordonnées et d'attributs au-dessus des tableaux bruts de type NumPy, ce qui permet une expérience de développement plus intuitive, plus concise et moins sujette aux erreurs. Le package comprend une bibliothèque vaste et croissante de fonctions indépendantes du domaine pour des analyses et une visualisation avancées avec ces structures de données.

Xarray s'inspire et emprunte beaucoup à pandas, le package d'analyse de données populaire axé sur les données tabulaires étiquetées. Il est particulièrement adapté au travail avec les fichiers netCDF, qui sont la source du modèle de données de xarray, et s'intègre étroitement à dask pour le calcul parallèle.

Pourquoi xarray ?

Les tableaux multidimensionnels (alias N-dimensions, ND) (parfois appelés « tenseurs ») sont une partie essentielle de la science informatique. On les rencontre dans un large éventail de domaines, notamment la physique, l’astronomie, les géosciences, la bioinformatique, l’ingénierie, la finance et l’apprentissage profond. En Python, NumPy fournit la structure de données fondamentale et l'API pour travailler avec des tableaux ND bruts. Cependant, les ensembles de données du monde réel sont généralement plus que de simples chiffres bruts ; ils ont des étiquettes qui codent des informations sur la manière dont les valeurs du tableau correspondent à des emplacements dans l'espace, le temps, etc.

Xarray ne se contente pas de suivre les étiquettes sur les tableaux : il les utilise pour fournir une interface puissante et concise. Par exemple:

• Appliquer des opérations sur les dimensions par nom : x.sum('time') .
• Sélectionnez les valeurs par étiquette au lieu d'un emplacement entier : x.loc['2014-01-01'] ou x.sel(time='2014-01-01') .
• Les opérations mathématiques (par exemple, x - y ) vectorisent sur plusieurs dimensions (diffusion de tableau) en fonction des noms de dimensions et non de la forme.
• Opérations flexibles de fractionnement, d'application et de combinaison avec groupby : x.groupby('time.dayofyear').mean() .
• Alignement de type base de données basé sur des étiquettes de coordonnées qui gère en douceur les valeurs manquantes : x, y = xr.align(x, y, join='outer') .
• Gardez une trace des métadonnées arbitraires sous la forme d'un dictionnaire Python : x.attrs .

Documentation

Apprenez-en plus sur xarray dans sa documentation officielle sur https://docs.xarray.dev/.

Essayez un bloc-notes Jupyter interactif.

Contribuer

Vous pouvez trouver des informations sur la contribution à xarray sur notre page de contribution.

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NuméroFOCUS

Xarray est un projet financé par NumFOCUS, une organisation à but non lucratif dédiée au soutien de la communauté informatique scientifique open source. Si vous aimez Xarray et souhaitez soutenir notre mission, pensez à faire un don pour soutenir nos efforts.

Histoire

Xarray est une évolution d'un outil interne développé par The Climate Corporation. Il a été initialement écrit par les chercheurs de Climate Corp Stephan Hoyer, Alex Kleeman et Eugene Brevdo et a été publié en open source en mai 2014. Le projet a été renommé « xray » en janvier 2016. Xarray est devenu un projet financé financièrement par NumFOCUS en août 2018.

Contributeurs

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Licence

Copyright 2014-2024, développeurs xarray

Sous licence Apache, version 2.0 (la « Licence » ); vous ne pouvez pas utiliser ce fichier sauf en conformité avec la licence. Vous pouvez obtenir une copie de la licence à

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Sauf disposition contraire de la loi applicable ou accord écrit, le logiciel distribué sous la licence est distribué « EN L'ÉTAT », SANS GARANTIE OU CONDITION D'AUCUNE SORTE, expresse ou implicite. Consultez la licence pour connaître la langue spécifique régissant les autorisations et les limitations en vertu de la licence.

Xarray regroupe des parties de pandas, NumPy et Seaborn, qui sont tous disponibles sous une licence « BSD à 3 clauses » :

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

Xarray regroupe également des parties de CPython, qui est disponible sous la « Licence Python Software Foundation » dans xarray/core/pycompat.py .

Xarray utilise les icônes du package icomoon (version gratuite), disponible sous la licence "CC BY 4.0".

Le texte intégral de ces licences est inclus dans le répertoire des licences.