Wie mache ich Xarray.dataarray.to_zarr lesbar von Napari?Python

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Anonymous
 Wie mache ich Xarray.dataarray.to_zarr lesbar von Napari?

Post by Anonymous »

Ich habe große Tiff-Arrays, die ich mit Xarray und in Napari speichern möchte. Napari scheint jedoch nicht in der Lage zu sein, das von Xarray produzierte Zarr-Format zu lesen. Gibt es eine Möglichkeit, wie ich die Argumente von Xarray.dataarray.to_zarr angeben kann, um sie durch Napari lesbar zu machen? Verwenden Sie Xarray.

Code: Select all

import os
import numpy as np
import xarray as xa

arr = np.random.randint(0, 2**16-1, size=(100, 400, 400))
coords = {'z': np.arange(0, 100), 'y': np.arange(0, 400), 'x': np.arange(0, 400)}
da = xa.DataArray(arr, dims=['z', 'y', 'x'], coords=coords)
dir_save = os.getcwd()
path_save = os.path.join(dir_save, 'test.zarr')
da.to_zarr(path_save)
Der Traceback des Fehlers, den ich bekomme, wenn ich ihn in Napari ziehe, ist länger als die erlaubte Länge der Beiträge, aber vielleicht ist dieser Teil ein Hinweis?

Datei
c:\ProgramData\anaconda3\envs\Napari_Env\Lib\Site-Packages\Napari\Layers\image_Image_utils.py:94 ,
In Rate_Multiscale (Data = [Dask.Array , dask.array, dask.array weibliches)
93 Wenn nicht konsistent:
---> 94 Raise ValueError (
trans =
Größen = [16000000, 400, 400, 100]
95 trans ._ (
96 'Eingabedaten sollten ein Array-ähnliches Objekt sein, oder a Folge von Arrays abnehmender Größe. Got Arrays in falscher Reihenfolge,
Größen: {Größen} ',
97 Deferred = true,
98 Größen = Größen,
99)
100)
102 Return True, Multiscaledata (Daten) < /p>
ValueError: Eingabedaten sollten ein Array-ähnliches Objekt oder eine Sequenz
Arrays mit abnehmender Größe sein. Got Arrays in falscher Reihenfolge, Größen:
[16000000, 400, 400, 100] < /p>
< /blockquote>
Paketversionen: < /p>

[*] Conda-forge Napari 0.5.5 HD8ED1AB_0 < /li>
Conda-forge Napari-Base 0.5.5 PYH9208F05_0 < /li>
conda-forge napari-console 0.1.3 pyh73487a3_0 < /li>
conda-forge napari-plugin-motel 0.2.0 pyha07c04f_3 < /li>
conda-forge naparii- Plugin-Manager 0.1.4 PYHA07C04F_0
[*] Conda-forge Napari-Svg 0.2.1 PYHA07C04F_0
conda-forge Xarray 2025.1.1 PyHd8ed1ab_0
< /ul>

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