Ein quelloffenes Python-Paket, das N-D beschriftete Arrays und Datensätze bereitstellt, inspiriert von Pandas, und das die Arbeit mit mehrdimensionalen wissenschaftlichen Daten erleichtert.
xarray
- Python
- Datenanalyse, Ökologie und Nachhaltigkeit, Meereswissenschaften, Mathematik, Simulation
- Klima, Tiefes Lernen, Umwelttechnik, Umweltauswirkungen, Maschinelles Lernen, Nachhaltigkeitsmetriken, Benutzererfahrung (UX)
Merkmale:
- Beschriftete N-dimensionale Arrays (DataArray), Datensätze aus ausgerichteten DataArrays (Dataset), Dimensionsnamen, Koordinaten (Tick-Labels), Attribute (Metadaten), Label-basierte Indizierung und Auswahl, Broadcasting nach Dimensionsnamen, Groupby-Operationen, Interpolation und Resampling, Plotting-Möglichkeiten (Integration mit Matplotlib, Seaborn), parallele Berechnung mit Dask, I/O für NetCDF, Zarr, GeoTIFF und andere Formate
Preisgestaltung:
- Kostenlos
- Leistungsstark für den Umgang mit mehrdimensionalen beschrifteten Daten, vereinfacht komplexe Datenmanipulation und -analyse, lässt sich gut mit Pandas, NumPy, Dask und Matplotlib integrieren, hervorragend für Klima-, Ozeanographie-, Meteorologie- und andere geowissenschaftliche Daten, aktive Community.
- Lernkurve für das Verständnis des Datenmodells (Dimensionen, Koordinaten, Attribute) im Vergleich zu einfachen NumPy-Arrays, kann Speicher-Overhead haben, wenn nicht sorgfältig mit großen Datensätzen verwendet (obwohl Dask erheblich hilft), einige fortgeschrittene Operationen können eine komplexere Syntax haben.
Am besten geeignet für:
- Wissenschaftler und Forscher, die mit mehrdimensionalen, beschrifteten Datensätzen arbeiten, insbesondere in Bereichen wie Klimawissenschaft, Ozeanografie, Meteorologie und Fernerkundung, zur Analyse, Visualisierung und Datenmanipulation.