xarray

xarray: массивы и наборы данных с меткой ND

xarray (произносится как «ex-array», ранее известный как xray ) — это проект с открытым исходным кодом и пакет Python, который делает работу с помеченными многомерными массивами простой, эффективной и увлекательной!

Xarray представляет метки в виде размеров, координат и атрибутов поверх необработанных массивов, подобных NumPy, что обеспечивает более интуитивно понятный, более краткий и менее подверженный ошибкам опыт разработчика. Пакет включает в себя большую и постоянно растущую библиотеку предметно-независимых функций для расширенного анализа и визуализации с использованием этих структур данных.

Xarray был вдохновлен и во многом заимствован у pandas, популярного пакета анализа данных, ориентированного на помеченные табличные данные. Он специально предназначен для работы с файлами netCDF, которые были источником модели данных xarray, и тесно интегрируется с dask для параллельных вычислений.

Почему xarray?

Многомерные (также известные как N-мерные, ND) массивы (иногда называемые «тензорами») являются важной частью вычислительной науки. Они встречаются в широком спектре областей, включая физику, астрономию, геонауки, биоинформатику, инженерию, финансы и глубокое обучение. В Python NumPy предоставляет фундаментальную структуру данных и API для работы с необработанными массивами ND. Однако реальные наборы данных обычно представляют собой нечто большее, чем просто необработанные числа; у них есть метки, которые кодируют информацию о том, как значения массива сопоставляются с местоположениями в пространстве, времени и т. д.

Xarray не просто отслеживает метки в массивах — он использует их для обеспечения мощного и лаконичного интерфейса. Например:

• Примените операции к измерениям по имени: x.sum('time') .
• Выбирайте значения по метке вместо целочисленного местоположения: x.loc['2014-01-01'] или x.sel(time='2014-01-01') .
• Математические операции (например, x - y ) векторизируются по нескольким измерениям (рассылка массива) на основе имен измерений, а не формы.
• Гибкие операции разделения-применения-объединения с помощью groupby: x.groupby('time.dayofyear').mean() .
• База данных, подобная выравниванию на основе меток координат, которая плавно обрабатывает пропущенные значения: x, y = xr.align(x, y, join='outer') .
• Отслеживайте произвольные метаданные в виде словаря Python: x.attrs .

Документация

Узнайте больше о xarray в официальной документации по адресу https://docs.xarray.dev/.

Попробуйте интерактивный блокнот Jupyter.

Содействие

Информацию о том, как внести свой вклад в xarray, вы можете найти на нашей странице «Вклад».

Свяжитесь с нами

• Задавайте вопросы по использованию («Как мне?») в обсуждениях GitHub.
• Сообщайте об ошибках, предлагайте функции или просматривайте исходный код на GitHub.
• Для менее четко определенных вопросов или идей или для объявления о других проектах, представляющих интерес для пользователей xarray, используйте список рассылки.

NumFOCUS

Xarray — это финансово спонсируемый проект NumFOCUS, некоммерческой организации, занимающейся поддержкой сообщества научных вычислений с открытым исходным кодом. Если вам нравится Xarray и вы хотите поддержать нашу миссию, рассмотрите возможность сделать пожертвование в поддержку наших усилий.

История

Xarray — это эволюция внутреннего инструмента, разработанного в The Climate Corporation. Первоначально он был написан исследователями Climate Corp Стефаном Хойером, Алексом Климаном и Юджином Бревдо и был выпущен с открытым исходным кодом в мае 2014 года. В январе 2016 года проект был переименован в «xray». В августе 2018 года Xarray стал финансово спонсируемым проектом NumFOCUS.

Авторы

Спасибо нашим многочисленным участникам!

Лицензия

Авторские права принадлежат разработчикам xarray, 2014–2024 гг.

Лицензируется по лицензии Apache версии 2.0 («Лицензия»); вы не можете использовать этот файл, кроме как в соответствии с Лицензией. Вы можете получить копию Лицензии по адресу:

https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0

Если это не требуется действующим законодательством или не согласовано в письменной форме, программное обеспечение, распространяемое по Лицензии, распространяется на условиях «КАК ЕСТЬ», БЕЗ КАКИХ-ЛИБО ГАРАНТИЙ ИЛИ УСЛОВИЙ, явных или подразумеваемых. См. Лицензию для определения конкретного языка, регулирующего разрешения и ограничения в рамках Лицензии.

Xarray объединяет части pandas, NumPy и Seaborn, все из которых доступны по лицензии BSD с тремя пунктами:

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

Xarray также включает в себя части CPython, которые доступны по «Лицензии Python Software Foundation» в xarray/core/pycompat.py .

Xarray использует иконки из пакета icomoon (бесплатная версия), который доступен по лицензии «CC BY 4.0».

Полный текст этих лицензий включен в каталог лицензий.