Question

我一直在写一些有多个变量的xarray.Datasets。目前，为了保持大小可管理，我指定了编码，例如， zlib，但需要根据变量应用于变量（dataArray）。

将相同的编码参数应用于所有变量的好方法是什么？ e.g。

<xarray.Dataset>
Dimensions:  (lat: 1440, lon: 2880)
Coordinates:
  * lat      (lat) float64 -90.0 -89.88 -89.75 -89.62 -89.5 -89.38 -89.25 ...
  * lon      (lon) float64 -180.0 -179.9 -179.8 -179.6 -179.5 -179.4 -179.2 ...
Data variables:
a1     (lat, lon) float64 nan nan nan nan nan nan nan nan 0.0 ...
b     (lat, lon) float64 nan nan nan nan nan nan 0.0 0.0 0.0 ...
c     (lat, lon) float64 nan nan nan nan nan nan nan nan 0.0 ...
d      (lat, lon) float64 nan nan nan nan nan nan nan nan 0.0 ...
e      (lat, lon) float64 nan nan nan nan nan nan nan nan 0.0 ...

在写出这个数据集时，我们会使用：

ds.to_netcdf(filename, encoding={'a1':{'zlib': True,'complevel': 5},'b':{'zlib': True,'complevel': 5},'c':{'zlib': True,'complevel': 5},'d':{'zlib': True,'complevel': 5},'e':{'zlib': True,'complevel': 5}})

对于更多变量，这会变得很长。一种选择是在顺序附加的基础上将每个数据阵列写入netcdf，但是当数据集准备就绪时，这似乎也很复杂。

Answer 1

我只是动态创建编码参数：

comp = dict(zlib=True, complevel=5)
encoding = {var: comp for var in ds.data_vars}
ds.to_netcdf(filename, encoding=encoding)

Answer 2

或者您可以存储数据集中每个变量的编码信息：

comp = dict(zlib=True, complevel=5)
for var in ds.data_vars: 
    var.encoding.update(comp)
ds.to_netcdf(filename)

写入to_netcdf

2 个答案: