Код: Выделить всё
import numpy as np
import pandas as pd
import geopandas as gpd
import xarray as xr
lr_elev = np.random.uniform(low=0, high=4000, size=(11, 11))
hr_elev = np.random.uniform(low=0, high=4000, size=(1001, 1001))
lr_lats = np.linspace(44.0, 45.0, 11)
lr_lons = np.linspace(-115.0, -114.0, 11)
hr_lats = np.linspace(44.0, 45.0, 1001)
hr_lons = np.linspace(-115.0, -114.0, 1001)
lr_ds = xr.Dataset(
data_vars=dict(elevation=(["lat", "lon"], lr_elev)),
coords=dict(lon=("lon", lr_lons), lat=("lat", lr_lats)),
)
hr_ds = xr.Dataset(
data_vars=dict(elevation=(["lat", "lon"], hr_elev)),
coords=dict(lon=("lon", hr_lons), lat=("lat", hr_lats)),
)
print(lr_ds)
print(hr_ds)
Код: Выделить всё
# ### Treat midpoint of HR grid cells as a point -- then find the nearest LR grid cell as if they are stations
nearest_lr_point = lr_ds.sel(lat=hr_ds.lat,lon=hr_ds.lon, method='nearest')
print(nearest_lr_point)
Я не могу легко преобразовать это в кадр данных (поскольку реальный набор данных с высоким разрешением имеет размер около 700 ГБ)
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/798 ... each-of-th
Мобильная версия