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Python气象数据处理进阶之Xarray(6):数据重组与换形

官方文档中接下来有一段是关于DataArray向DataSet转换的，个人感觉放在这一章节并不合理，我后边会整理放进Python气象数据处理进阶之Xarray(1)中(我觉得两种基础数据结构以及互相转换应该最开始介绍的)。所以接下来跳过这部分。

根据官方的介绍，Xarray也支持grib文件的读取。前提是需要一个解码库eccodes或者利用Xarray借助PYNIO去读。

在Xarray中，数据是由结构和标签的，分为以下几种：DataArray：带有标注或命名维度的多维数组。DataArray将metadata（例如：维名称，坐标和属性）添加到基础的 未标记 的数据结构，例如numpy和Dask数组。

那就用温度数据，水汽可以用相对湿度，台风也可以用速度等等。通常此类数据是由.txt(.csv)等格式存储的，读取和处理方法可参考我的“Python气象数据处理与绘图(1)：数据读取”，本文主要介绍绘图部分。

Xarray在读取坐标信息时，自动将时间坐标读取为了datetime64 格式，这对我们挑选目的时间十分方便。Xarray通常与pandas配合使用。

相关问答

Q1: 求助:用python获取天气预报

首先，找出出问题的代码行数。其次，找出出问题的变量。

返回的数据是经过gzip压缩的，如果你用urllib，需要先把获取的二进制数据解压，再解码成字符串。用requests库就方便多了，包括编码都帮你自动解决，不需要自己操心。顺便推荐Chrome的JSON-Handle插件，查看JSON非常方便。

获取天气状况、最大/小温度等 WEATHER_URL_B = http：//获取未来7天天气数据 WEATHER_URL_C = http：//里%s指城市对应的代码。

可以用python爬取的，比如requests。

Q2: 用python编写的获取天气预报的代码总是有错误,求解

1、weatherinfo=r.json() #在json后面加上括号才能返回结果。否则只能返回函数地址。

2、返回的数据是经过gzip压缩的，如果你用urllib，需要先把获取的二进制数据解压，再解码成字符串。用requests库就方便多了，包括编码都帮你自动解决，不需要自己操心。顺便推荐Chrome的JSON-Handle插件，查看JSON非常方便。

3、获取天气状况、最大/小温度等 WEATHER_URL_B = http：//获取未来7天天气数据 WEATHER_URL_C = http：//里%s指城市对应的代码。

4、航空 天气对航空的影响非常大。几乎所有的飞机场均有自己的气象站。在飞机起飞前机组人员要获得整个的飞行路线上的天气情况以及天气预报数据。电力系统 天气对用电量的影响非常大，因此电力公司通过天气预报预测用电量。

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