Hacktoberfest 2026: le issue che i maintainer hanno segnato per ottobre, aperte e adatte ai principianti. Sfoglia le issue Hacktoberfest

Fast area-subsetting when loading dfs

Aperta
#33 6 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

Nessuno ha ancora preso questa issue.

Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
data, performance

Direzione di ricerca

Inizia leggendo il percorso di selezione dell’area di mikeio.read() e il punto di ingresso mikeio.generic.extract(), quindi confronta il modo in cui ciascuno gestisce i dati DFS2 e gli intervalli temporali. Il comportamento richiesto è un’estrazione basata sull’area senza caricare l’intero dataset globale; il lavoro è completato quando un’estrazione di una piccola area per tutti i timestep termina in modo efficiente e preserva l’output richiesto.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

enhancement

I have a request for fast loading of subset of dfs data.

Background: I have a dfs2 file for a global dataset, and I wish to read all timesteps of this data but only a sub-area. The way I do it now, is to pass a bounding box to the mikeio.read() method:
ds = mikeio.read(fn,area = bbox_tuple)
The problem is that this method is really slow, even thought the area is very small. It seems that MIKEIO needs to load the entire area under the hood before subsetting. For reference: it takes 16 minutes to load the data, even though the resulting dfs2 file is only 1900 kb (the original global file is around 110 GB).

Ideally, it would be possible to use the mikeio.generic.extract() method with an 'area' argument instead of only subsetting in time. I imagine something along the lines of:
mikeio.generic.extract(fn, fn_out, area=bbox_tuple, start=0, end=-1, step=1, items=None)

Lingua principale
Python
Stelle
5
Fork
1
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Altre issue di DHI/mikecore-python

Tutte le issue di DHI/mikecore-python

Issue simili

Altre issue su Python

Ricevi le nuove issue nella tua casella

Un breve riepilogo di issue GitHub adatte ai principianti.