CF coordinates get forgotten after operation modifying coordinates
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 3/5
- Thời gian dự kiến
- 1-2 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 45/100
Hướng nghiên cứu
Start by reproducing the shown DataArray example and compare d.cf.coordinates with d.mean("time").cf.coordinates. Trace how CF coordinates are identified before and after the time reduction; done means the reduced result keeps TLON as longitude and TLAT as latitude without adding ULON or ULAT.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
I have a DataArray that's similar, but not quite the same as the popds example dataset (the axes aren't labelled, and it has a time dimension):
<xarray.DataArray 'Tair_m' (time: 1, nj: 1080, ni: 1440)>
array([[[nan, nan, ..., nan, nan],
[nan, nan, ..., nan, nan],
...,
[nan, nan, ..., nan, nan],
[nan, nan, ..., nan, nan]]], dtype=float32)
Coordinates:
* time (time) datetime64[ns] 2255-01-01
TLON (nj, ni) float32 nan nan nan nan nan nan ... nan nan nan nan nan
TLAT (nj, ni) float32 nan nan nan nan nan nan ... nan nan nan nan nan
ULON (nj, ni) float32 nan nan nan nan nan nan ... nan nan nan nan nan
ULAT (nj, ni) float32 nan nan nan nan nan nan ... nan nan nan nan nan
Dimensions without coordinates: nj, ni
Attributes:
units: C
long_name: air temperature
cell_measures: area: tarea
cell_methods: time: mean
time_rep: averaged
And of course, the coordinates get correctly decoded:
>>> d.cf.coordinates
{'longitude': ['TLON'], 'latitude': ['TLAT']}
But if I take the time mean of this dataset, the correct coordinates get forgotten:
>>> d.mean("time").cf.coordinates
{'longitude': ['TLON', 'ULON'], 'latitude': ['TLAT', 'ULAT']}
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 181
- Fork
- 51
- Merge trung bình
- 6 giờ 39 phút
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 1
Chuẩn bị môi trường
Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của xarray-contrib/cf-xarray
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
xarray-contrib/cf-xarray#623 ·
-
Consider adding opt-in support for circular axes when calling `bounds_to_vertices` (related to #594)Đang mở
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 38/100
xarray-contrib/cf-xarray#596 · 1 bình luận ·
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 25/100
xarray-contrib/cf-xarray#570 ·
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 15/100
xarray-contrib/cf-xarray#568 ·
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
xarray-contrib/cf-xarray#566 · 2 bình luận ·
Tất cả issue của xarray-contrib/cf-xarray
Issue tương tự
-
bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
awslabs/visual-asset-management-system#414 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
bug v1 v2
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
modelcontextprotocol/python-sdk#3670 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
aicell-lab/bioengine#232 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 74/100
modelscope/evalscope#1836 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 62/100