У меня есть несколько netCDF файлов, которые можно загрузить здесь , созданных Coperinucs . Есть четыре файла, каждый файл около 1 ГБ.
Я читаю файл примерно так
import xarray as xr
dset = xr.open_dataset("~/.../ERA5land1.nc")
Что дает мне
<xarray.Dataset>
Dimensions: (latitude: 61, longitude: 101, time: 87647)
Coordinates:
* latitude (latitude) float32 31.0 30.9 30.8 30.7 ... 25.3 25.2 25.1 25.0
* longitude (longitude) float32 79.0 79.1 79.2 79.3 ... 88.7 88.8 88.9 89.0
* time (time) datetime64[ns] 1981-01-01T01:00:00 ... 1990-12-31T23:00:00
Data variables:
t2m (time, latitude, longitude) float32 dask.array<shape=(87647, 61, 101), chunksize=(10, 61, 101)>
Attributes:
Conventions: CF-1.6
history: 2020-03-10 16:47:13 GMT by grib_to_netcdf-2.16.0: /opt/ecmw...
Расчет среднего должен быть прямым вперед в соответствии с документацией
mean = dset.mean()
, что приводит к зависанию компьютера и, наконец, к sh. Попытка chunk данные не работает ни.
dset = xr.open_dataset("~/.../ERA5land1.nc", chunks = {'time': 10})
mean = dset.mean()
Это не кра sh, но я получаю это
<xarray.Dataset>
Dimensions: ()
Data variables:
t2m float32 dask.array<shape=(), chunksize=()>
Интересно, как я могу вычислить min, max и mean для каждой ячейки сетки и сохраните ее в новом файле netCDF с теми же характеристиками.