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xarray

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xarray: ND ラベル付きの配列とデータセット

xarray (「エクスアレイ」と発音、以前はxrayとして知られていました) は、ラベル付き多次元配列の操作を簡単、効率的、そして楽しくするオープンソースプロジェクトおよび Python パッケージです。

Xarray は、生の NumPy のような配列の上に次元、座標、属性の形式でラベルを導入するため、より直感的で、より簡潔で、エラーが発生しにくい開発者エクスペリエンスが可能になります。このパッケージには、これらのデータ構造を使用した高度な分析と視覚化のための、ドメインに依存しない関数の大規模かつ成長を続けるライブラリが含まれています。

Xarray は、ラベル付きの表形式データに焦点を当てた人気のデータ分析パッケージである pandas からインスピレーションを得ており、そこから多くの部分を借用しています。特に、xarray のデータモデルのソースである netCDF ファイルの操作に合わせて調整されており、並列コンピューティングのために dask と緊密に統合されています。

なぜ Xarray を使用するのでしょうか?

多次元 (別名 N 次元、ND) 配列 (「テンソル」と呼ばれることもあります) は、計算科学の重要な部分です。これらは、物理学、天文学、地球科学、生物情報学、工学、金融、深層学習など、幅広い分野で使用されています。 Python では、NumPy は、生の ND 配列を操作するための基本的なデータ構造と API を提供します。ただし、現実世界のデータセットは通常、単なる生の数値以上のものです。これらには、配列の値が空間や時間などの位置にどのようにマッピングされるかについての情報をエンコードするラベルがあります。

Xarray は配列上のラベルを追跡するだけではなく、ラベルを使用して強力で簡潔なインターフェイスを提供します。例えば：

x.sum('time')という名前でディメンションに演算を適用します。
整数の位置ではなくラベルによって値を選択します: x.loc['2014-01-01']またはx.sel(time='2014-01-01') 。
数学的演算 ( x - yなど) は、形状ではなく次元名に基づいて複数の次元にわたってベクトル化されます (配列ブロードキャスト)。
groupby を使用した柔軟な分割、適用、結合操作: x.groupby('time.dayofyear').mean() 。
欠損値をスムーズに処理する、座標ラベルに基づくデータベースのような配置: x, y = xr.align(x, y, join='outer') 。
任意のメタデータを Python 辞書x.attrsの形式で追跡します。

ドキュメント

xarray の詳細については、https://docs.xarray.dev/ の公式ドキュメントを参照してください。

インタラクティブな Jupyter ノートブックを試してください。

貢献する

xarray への貢献に関する情報は、貢献ページで見つけることができます。

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ナムフォーカス

Xarray は、オープンソースの科学技術コンピューティングコミュニティのサポートに特化した非営利団体である NumFOCUS が財政的に支援するプロジェクトです。 Xarray が好きで、私たちの使命をサポートしたい場合は、私たちの取り組みをサポートするために寄付をすることを検討してください。

歴史

Xarray は、The Climate Corporation で開発された内部ツールの進化版です。これはもともと Climate Corp の研究者である Stephan Hoyer、Alex Kleeman、Eugene Brevdo によって書かれ、2014 年 5 月にオープンソースとしてリリースされました。このプロジェクトは、2016 年 1 月に「xray」から名前変更されました。Xarray は、2018 年 8 月に NumFOCUS の財政支援プロジェクトになりました。