Ich weiß, set_bad kann das Pixel in eine bestimmte Farbe färben, aber in meinem Beispiel möchte ich nur eine Kantenfarbe für blaue und graue Pixel mit Werten und nicht den schlechten Pixeln (rot) < /p>
haben
import matplotlib.pyplot as plt
import xarray as xr
import numpy as np
from matplotlib import colors
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(12, 8))
# provide example data array with a mixture of floats and nans in them
data = xr.DataArray([np.random.rand(10, 10)]) # Example data
# set a few nans
data[0, 1, 1] = np.nan
data[0, 1, 2] = np.nan
data[0, 1, 3] = np.nan
data[0, 2, 1] = np.nan
data[0, 2, 2] = np.nan
data[0, 2, 3] = np.nan
data[0, 3, 1] = np.nan
data[0, 3, 2] = np.nan
data[0, 3, 3] = np.nan
cmap = colors.ListedColormap(['#2c7bb6', "#999999"])
# make nan trends invalid and set edgecolour to white
cmap.set_bad(color = 'red')
data.plot(edgecolor = "grey", cmap = cmap)
Ich weiß, set_bad kann das Pixel in eine bestimmte Farbe färben, aber in meinem Beispiel möchte ich nur eine Kantenfarbe für blaue und graue Pixel mit Werten und nicht den schlechten Pixeln (rot) < /p> haben[code]import matplotlib.pyplot as plt import xarray as xr import numpy as np from matplotlib import colors
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(12, 8)) # provide example data array with a mixture of floats and nans in them data = xr.DataArray([np.random.rand(10, 10)]) # Example data
Warum läuft der erste von Matplotlib oder pandas df.plot verarbeitete Plot im Vergleich zu allen nachfolgenden Plots extrem langsam? Dies tritt sogar dann auf, wenn die nachfolgenden Diagramme völlig...
Ich habe einen Xarray -Datensatz mit 3 Dimensionen (Zeit, Lon, Lat) und einer Wärmevariablen. Die Wärme nimmt die Werte 1 oder 0 (1 = mehr als 30DEGC, 0 = weniger als 30DEGC), und ich möchte die...
Ich habe einen Xarray -Datensatz mit 3 Dimensionen (Zeit, Lon, Lat) und einer Wärmevariablen. Die Wärme nimmt die Werte 1 oder 0 (1 = mehr als 30DEGC, 0 = weniger als 30DEGC), und ich möchte die...
Alle,
Ich öffne NetCDF-Dateien aus dem Copernicus-Rechenzentrum mit der Xarray-Version 2024-11-0 und verwende die Funktion open_dataset wie folgt:
import xarray as xr
file1=xr.open_dataset(...