我已创建from __future__ import unicode_literals
from django.db import models
from django.contrib.auth.models import User
class ArtistUser(models.Model):
id_artista = models.AutoField(primary_key=True)
user = models.OneToOneField(User, on_delete=models.CASCADE)
is_artist = models.BooleanField(default=True)
name = models.TextField(max_length=50)
class NormalUser(models.Model):
id_user = models.AutoField(primary_key=True)
user = models.OneToOneField(User, on_delete=models.CASCADE)
is_artist = models.BooleanField(default=False)
name = models.TextField(max_length=50)
class Album(models.Model):
id_album = models.AutoField(primary_key=True)
name_album = models.TextField(max_length=50)
artista = models.ForeignKey(ArtistUser)
class Song(models.Model):
id_song = models.AutoField(primary_key=True)
name_song = models.TextField(max_length=50)
artist = models.ForeignKey(ArtistUser)
album = models.ForeignKey(Album)
class Playlist(models.Model):
id_playlist = models.AutoField(primary_key=True)
name_playlist = models.TextField(max_length=50)
user = models.ForeignKey(User)
songs = models.ManyToManyField(Song)
并使用xarray.DataArray保存。
我使用以下方式创建它：
xarray.DataArray.to_netcdf即。我没有指定名称，例如：
datatmp = np.full([nens, len(modanom.coords['time'].values), len(modanom.coords['latitude'].values), len(modanom.coords['longitude'].values)], np.nan)
b = xr.DataArray(datatmp, coords=[range(1,nens + 1), modanom.coords['time'], modanom.coords['latitude'], modanom.coords['longitude']], dims=['ensemble', 'time', 'latitude', 'longitude'])
我对此文件进行一些操作并获得均方根误差，结果b = xr.DataArray({'windspeed': (('ensemble', 'time', 'latitude', 'longitude'), datatmp)}, coords=[range(1,nens + 1), modanom.coords['time'], modanom.coords['latitude'], modanom.coords['longitude']], dims=['ensemble', 'time', 'latitude', 'longitude'])
为
xarray.Dataset在netCDF文件中读取时，我有一个<xarray.DataArray (latitude: 81, longitude: 131, time: 1)>
array([[[ nan],
[ nan],
...,
[ nan],
[ nan]],
[[ nan],
[ nan],
...,
[ nan],
[ nan]],
...,
[[ nan],
[ 0.843295],
...,
[ 0.794338],
[ nan]],
[[ nan],
[ nan],
...,
[ nan],
[ nan]]])
Coordinates:
* latitude (latitude) float64 0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0 9.0 ...
* longitude (longitude) float64 260.0 261.0 262.0 263.0 264.0 265.0 266.0 ..
* time (time) datetime64[ns] 1983-01-15T12:00:00
看起来像：
xarray.Dataset我可以重命名<xarray.Dataset>
Dimensions: (latitude: 81, longitude: 131, time: 1)
Coordinates:
* latitude (latitude) float64 0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 ...
* longitude (longitude) float64 260.0 261.0 262.0 ...
* time (time) datetime64[ns] 1983-01-15T12:00:00
Data variables:
__xarray_dataarray_variable__ (latitude, longitude, time) float64 nan ...
Attributes:
_NCProperties: version=1|netcdflibversion=4.4.1|hdf5libversion=1.8.18
吗？
我问的原因是因为我有创建__xarray_dataarray_variable__的功能，因此我没有指定数据变量名称。但是，我想在绘图之前重命名它。
答案 0 :(得分：1)
此文件类似于DataArray.to_netcdf()在未命名的DataArray上创建的文件。解决此问题的一种简单方法是在调用to_netcdf()之前在DataArray 上设置名称。
否则，如果您很高兴收到未命名的DataArray，请尝试使用xarray.open_dataarray()加载。
答案 1 :(得分：0)
DataArray.rename
是我正在寻找的
答案 2 :(得分：0)
数据集ds的另一种可能性是：
ds['new_var_name'] = ds['__xarray_dataarray_variable__']
ds = ds.drop(['__xarray_dataarray_variable__'])