Selecting DataArrays¶
A second powerful feature of cf_xarray
is the ability select DataArrays using special “CF names” like the “latitude”, or “longitude” coordinate names, “X” or “Y” axes names, oreven using the standard_name
attribute if present.
To demonstrate this, let’s load a few datasets
from cf_xarray.datasets import airds, anc, multiple, popds as pop
By axis and coordinate name¶
Lets select the "X"
axis on airds
.
# identical to airds["lon"]
airds.cf["X"]
<xarray.DataArray 'lon' (lon: 50)> Size: 200B 200.0 202.5 205.0 207.5 210.0 212.5 ... 310.0 312.5 315.0 317.5 320.0 322.5 Coordinates: * lon (lon) float32 200B 200.0 202.5 205.0 207.5 ... 317.5 320.0 322.5 Attributes: standard_name: longitude long_name: Longitude units: degrees_east axis: X
- lon: 50
- 200.0 202.5 205.0 207.5 210.0 212.5 ... 312.5 315.0 317.5 320.0 322.5
array([200. , 202.5, 205. , 207.5, 210. , 212.5, 215. , 217.5, 220. , 222.5, 225. , 227.5, 230. , 232.5, 235. , 237.5, 240. , 242.5, 245. , 247.5, 250. , 252.5, 255. , 257.5, 260. , 262.5, 265. , 267.5, 270. , 272.5, 275. , 277.5, 280. , 282.5, 285. , 287.5, 290. , 292.5, 295. , 297.5, 300. , 302.5, 305. , 307.5, 310. , 312.5, 315. , 317.5, 320. , 322.5], dtype=float32)
- lon(lon)float32200.0 202.5 205.0 ... 320.0 322.5
- standard_name :
- longitude
- long_name :
- Longitude
- units :
- degrees_east
- axis :
- X
array([200. , 202.5, 205. , 207.5, 210. , 212.5, 215. , 217.5, 220. , 222.5, 225. , 227.5, 230. , 232.5, 235. , 237.5, 240. , 242.5, 245. , 247.5, 250. , 252.5, 255. , 257.5, 260. , 262.5, 265. , 267.5, 270. , 272.5, 275. , 277.5, 280. , 282.5, 285. , 287.5, 290. , 292.5, 295. , 297.5, 300. , 302.5, 305. , 307.5, 310. , 312.5, 315. , 317.5, 320. , 322.5], dtype=float32)
- lonPandasIndex
PandasIndex(Index([200.0, 202.5, 205.0, 207.5, 210.0, 212.5, 215.0, 217.5, 220.0, 222.5, 225.0, 227.5, 230.0, 232.5, 235.0, 237.5, 240.0, 242.5, 245.0, 247.5, 250.0, 252.5, 255.0, 257.5, 260.0, 262.5, 265.0, 267.5, 270.0, 272.5, 275.0, 277.5, 280.0, 282.5, 285.0, 287.5, 290.0, 292.5, 295.0, 297.5, 300.0, 302.5, 305.0, 307.5, 310.0, 312.5, 315.0, 317.5, 320.0, 322.5], dtype='float32', name='lon'))
- standard_name :
- longitude
- long_name :
- Longitude
- units :
- degrees_east
- axis :
- X
This works because airds.lon.attrs
contains axis: "X"
airds.cf
Coordinates:
CF Axes: * X: ['lon']
* Y: ['lat']
* T: ['time']
Z: n/a
CF Coordinates: * longitude: ['lon']
* latitude: ['lat']
* time: ['time']
vertical: n/a
Cell Measures: area: ['cell_area']
volume: n/a
Standard Names: * latitude: ['lat']
* longitude: ['lon']
* time: ['time']
Bounds: n/a
Grid Mappings: n/a
Data Variables:
Cell Measures: area, volume: n/a
Standard Names: air_temperature: ['air']
Bounds: n/a
Grid Mappings: n/a
By standard name¶
The variable airds.air
has standard_name: "air_temperature"
, so we can use that to pull it out:
airds.cf["air_temperature"]
<xarray.DataArray 'air' (time: 4, lat: 25, lon: 50)> Size: 40kB [5000 values with dtype=float64] Coordinates: * lat (lat) float32 100B 75.0 72.5 70.0 67.5 ... 22.5 20.0 17.5 15.0 * lon (lon) float32 200B 200.0 202.5 205.0 207.5 ... 317.5 320.0 322.5 * time (time) datetime64[ns] 32B 2013-01-01 ... 2013-01-01T18:00:00 cell_area (lat, lon) float32 5kB 2.989e+09 2.989e+09 ... 1.116e+10 Attributes: (12/13) long_name: 4xDaily Air temperature at sigma level 995 units: degK precision: 2 GRIB_id: 11 GRIB_name: TMP var_desc: Air temperature ... ... level_desc: Surface statistic: Individual Obs parent_stat: Other actual_range: [185.16 322.1 ] cell_measures: area: cell_area standard_name: air_temperature
- time: 4
- lat: 25
- lon: 50
- ...
[5000 values with dtype=float64]
- lat(lat)float3275.0 72.5 70.0 ... 20.0 17.5 15.0
- standard_name :
- latitude
- long_name :
- Latitude
- units :
- degrees_north
- axis :
- Y
array([75. , 72.5, 70. , 67.5, 65. , 62.5, 60. , 57.5, 55. , 52.5, 50. , 47.5, 45. , 42.5, 40. , 37.5, 35. , 32.5, 30. , 27.5, 25. , 22.5, 20. , 17.5, 15. ], dtype=float32)
- lon(lon)float32200.0 202.5 205.0 ... 320.0 322.5
- standard_name :
- longitude
- long_name :
- Longitude
- units :
- degrees_east
- axis :
- X
array([200. , 202.5, 205. , 207.5, 210. , 212.5, 215. , 217.5, 220. , 222.5, 225. , 227.5, 230. , 232.5, 235. , 237.5, 240. , 242.5, 245. , 247.5, 250. , 252.5, 255. , 257.5, 260. , 262.5, 265. , 267.5, 270. , 272.5, 275. , 277.5, 280. , 282.5, 285. , 287.5, 290. , 292.5, 295. , 297.5, 300. , 302.5, 305. , 307.5, 310. , 312.5, 315. , 317.5, 320. , 322.5], dtype=float32)
- time(time)datetime64[ns]2013-01-01 ... 2013-01-01T18:00:00
- standard_name :
- time
- long_name :
- Time
array(['2013-01-01T00:00:00.000000000', '2013-01-01T06:00:00.000000000', '2013-01-01T12:00:00.000000000', '2013-01-01T18:00:00.000000000'], dtype='datetime64[ns]')
- cell_area(lat, lon)float322.989e+09 2.989e+09 ... 1.116e+10
array([[2.9893588e+09, 2.9893588e+09, 2.9893588e+09, ..., 2.9893588e+09, 2.9893588e+09, 2.9893588e+09], [3.4731523e+09, 3.4731523e+09, 3.4731523e+09, ..., 3.4731523e+09, 3.4731523e+09, 3.4731523e+09], [3.9503316e+09, 3.9503316e+09, 3.9503316e+09, ..., 3.9503316e+09, 3.9503316e+09, 3.9503316e+09], ..., [1.0853450e+10, 1.0853450e+10, 1.0853450e+10, ..., 1.0853450e+10, 1.0853450e+10, 1.0853450e+10], [1.1015431e+10, 1.1015431e+10, 1.1015431e+10, ..., 1.1015431e+10, 1.1015431e+10, 1.1015431e+10], [1.1156443e+10, 1.1156443e+10, 1.1156443e+10, ..., 1.1156443e+10, 1.1156443e+10, 1.1156443e+10]], dtype=float32)
- latPandasIndex
PandasIndex(Index([75.0, 72.5, 70.0, 67.5, 65.0, 62.5, 60.0, 57.5, 55.0, 52.5, 50.0, 47.5, 45.0, 42.5, 40.0, 37.5, 35.0, 32.5, 30.0, 27.5, 25.0, 22.5, 20.0, 17.5, 15.0], dtype='float32', name='lat'))
- lonPandasIndex
PandasIndex(Index([200.0, 202.5, 205.0, 207.5, 210.0, 212.5, 215.0, 217.5, 220.0, 222.5, 225.0, 227.5, 230.0, 232.5, 235.0, 237.5, 240.0, 242.5, 245.0, 247.5, 250.0, 252.5, 255.0, 257.5, 260.0, 262.5, 265.0, 267.5, 270.0, 272.5, 275.0, 277.5, 280.0, 282.5, 285.0, 287.5, 290.0, 292.5, 295.0, 297.5, 300.0, 302.5, 305.0, 307.5, 310.0, 312.5, 315.0, 317.5, 320.0, 322.5], dtype='float32', name='lon'))
- timePandasIndex
PandasIndex(DatetimeIndex(['2013-01-01 00:00:00', '2013-01-01 06:00:00', '2013-01-01 12:00:00', '2013-01-01 18:00:00'], dtype='datetime64[ns]', name='time', freq=None))
- long_name :
- 4xDaily Air temperature at sigma level 995
- units :
- degK
- precision :
- 2
- GRIB_id :
- 11
- GRIB_name :
- TMP
- var_desc :
- Air temperature
- dataset :
- NMC Reanalysis
- level_desc :
- Surface
- statistic :
- Individual Obs
- parent_stat :
- Other
- actual_range :
- [185.16 322.1 ]
- cell_measures :
- area: cell_area
- standard_name :
- air_temperature
By cf_role
¶
cf_xarray
supports identifying variables by the cf_role
attribute.
ds = xr.Dataset(
{"temp": ("x", np.arange(10))},
coords={"cast": ("x", np.arange(10), {"cf_role": "profile_id"})}
)
ds.cf["profile_id"]
<xarray.DataArray 'cast' (x: 10)> Size: 80B 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Dimensions without coordinates: x Attributes: cf_role: profile_id
- x: 10
- 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
- cf_role :
- profile_id
Associated variables¶
.cf[key]
will return a DataArray or Dataset containing all variables associated with the key
including ancillary variables and bounds variables (if possible).
In the following, note that the “ancillary variables” q_error_limit
and q_detection_limit
were also returned
anc.cf["specific_humidity"]
<xarray.DataArray 'q' (x: 10, y: 20)> Size: 2kB -0.5901 -1.782 0.1107 0.3747 -0.771 -2.187 ... 0.8881 1.252 0.7105 1.008 -0.2557 Coordinates: q_error_limit (x, y) float64 2kB -0.2049 0.8969 ... -0.7662 -0.7494 q_detection_limit float64 8B 0.001 Dimensions without coordinates: x, y Attributes: standard_name: specific_humidity units: g/g ancillary_variables: q_error_limit q_detection_limit
- x: 10
- y: 20
- -0.5901 -1.782 0.1107 0.3747 -0.771 ... 1.252 0.7105 1.008 -0.2557
array([[-0.59013968, -1.78214215, 0.11069708, 0.3747216 , -0.77095504, -2.18659184, -2.09604231, -0.39007402, -0.39260609, -0.82336124, 0.04421201, 1.23274337, -0.39964148, -0.01150058, 1.63198124, 0.1224952 , -0.07215438, -1.91143753, 0.81438213, 0.54172835], [-1.02293066, 1.33866298, -1.47281016, 0.45280775, 1.22797341, -0.7226339 , 0.70072594, 0.57321257, -1.16649058, -0.09914684, 1.04056521, -1.07801403, 0.4955357 , 1.33023249, 0.89670116, -0.5178208 , 1.93055575, 1.48027038, -1.42621628, 0.28818449], [-1.33041701, -0.60023952, 0.94463775, 1.14984233, -0.32867425, 0.08052029, 0.71564841, -1.5043345 , 0.99803488, 1.94493494, 0.40398877, -0.06943516, 0.55192887, 0.7004767 , 0.01065342, -1.88049024, 0.05822573, -0.21076992, 0.01974228, -1.36591291], [ 0.07948236, -1.71263812, -0.31112126, 1.01049657, 1.27329812, -0.50150774, -0.0290085 , -0.02531421, 0.93753447, -1.08792951, -1.47871825, -0.01115126, -0.32746583, 0.47385991, -1.69423131, -2.1844891 , 0.32055831, -0.97207592, -0.7284073 , 0.40404945], [ 0.36209023, -0.36949702, -0.90006131, -0.01332307, -0.93546652, -0.31899656, -1.10880042, 1.15713248, -1.27401228, 1.03098241, 0.33277176, 0.31794634, -0.09235482, 1.72813037, -0.26794227, -1.60575262, -0.34104743, -0.04988918, -0.10607607, -0.75701765], [-2.04354572, -2.09979704, -0.78987121, -1.5595797 , 0.65454852, -0.26407916, -0.7723387 , 0.17773482, -0.62955343, 0.363884 , 0.07101475, -0.00578687, -0.30654216, 1.06657067, 0.16387693, -1.08814173, -0.02348936, -0.1268359 , 0.19944178, -0.56847241], [-1.38550887, -1.22714341, 0.97516072, -1.42919668, 1.05278498, -0.28791248, 1.03003372, 0.23743684, -0.16202585, 1.50705941, 0.0277552 , 1.03109326, -1.71873062, -1.13660818, 0.82384215, -1.10875466, 1.59647664, -0.98077612, 0.37104558, 0.03907838], [ 0.52237648, -0.3954779 , 2.17488001, -0.1360821 , 0.91590028, 0.95679986, 0.92778484, 2.21264748, 0.95524192, -0.49924263, -0.98120333, -0.17196913, 1.53584182, -0.18549136, 0.11417027, -1.41615879, 1.50637152, -0.56775404, -1.44111693, 0.81581882], [ 1.10060789, -0.5268389 , -0.59213927, 1.26935352, 0.43907902, -0.75514134, 0.3345756 , 0.97460734, -0.36001775, -0.51297932, 0.16644648, 1.16126262, -0.94551231, 0.20877271, -0.51543221, -0.46530832, -0.35829392, 0.89785314, 0.15522612, 1.54876924], [ 0.8814124 , 1.7365371 , -0.42317079, 0.35147436, -0.66111455, 0.42871646, -0.08126588, 0.53236157, -1.19603796, 0.48593164, 1.494224 , -0.47185039, 1.3285849 , -0.09653542, 0.30792407, 0.88813877, 1.25214344, 0.71045227, 1.00835674, -0.25572644]])
- q_error_limit(x, y)float64-0.2049 0.8969 ... -0.7662 -0.7494
- standard_name :
- specific_humidity standard_error
- units :
- g/g
array([[-0.20487952, 0.896937 , 0.20493998, 1.03857463, -1.26170395, -1.03397609, -0.02731587, 1.07891817, -1.90691471, -1.10843406, 0.9385245 , 0.06629296, 1.38740509, 1.34458513, -0.30783453, -0.75555862, 0.37715992, 0.97025324, -1.0759445 , -1.08062052], [-0.94474959, -1.68984251, 0.74685331, 0.01559783, 1.0367178 , -0.37180127, -1.36065515, 2.01826117, 2.09586181, -0.98947048, -0.31663236, -1.228855 , 1.02371862, 0.14418925, 1.18214436, 0.06716002, 0.29515953, 1.38173303, -0.19731042, -0.80262282], [ 0.39791914, -1.01136003, 0.15172144, 0.55448964, -1.99813105, 1.54831004, 0.70589517, 0.73775646, -2.28421179, -1.43296228, 0.18523302, 0.85872602, 0.23356488, -0.49007022, 0.90902162, -0.80911403, 0.66683179, 0.6784375 , 0.46428227, 0.02989444], [-0.065234 , -1.66698448, -2.01689241, -0.56753251, -0.11648192, 0.15214914, -2.4748943 , -2.06020972, 0.47808039, -0.34801459, 0.02885591, -1.75574173, -2.18060085, -0.5107753 , -0.44564583, 0.32641125, -1.72436133, -0.24381456, -1.04820091, -0.90251751], [ 0.63170615, -0.71319911, -0.18126293, -0.94064404, -0.663173 , 0.30102143, -0.20981117, 1.61302387, 1.68091046, -0.02574806, 0.96027244, 0.07927743, -1.68019584, 1.47334899, -0.94419897, -0.44245062, 0.5900872 , -0.85107358, -0.47571346, 0.56457279], [ 1.02489982, -0.28083289, 0.64766213, -0.25567328, -0.00912983, -2.61168944, 0.22392753, -0.10255161, -0.82698598, 0.65924001, -0.56203447, -0.52138225, -0.90597229, 1.10591354, 0.1659218 , -0.17560168, 0.98950982, -0.18302556, 0.79711334, -0.07947156], [ 0.12711692, 0.59927289, 1.42882925, -0.55643788, 2.20854784, -1.34820438, -0.17533101, -3.49212977, -1.43121087, 1.52984902, -1.49375833, 1.36009174, 0.30820546, -0.94109939, 0.6007451 , 1.22327096, -0.52277556, 1.13694841, 0.14375872, 0.65418313], [ 0.60744864, -0.4006765 , -0.13475389, 0.22076728, 0.42009334, 1.86773898, 0.41697736, 1.49185793, -0.67104605, -1.9749758 , 0.70256481, 1.08253124, 0.24102495, 0.08213281, -0.77716039, 0.19967863, -0.11440592, 1.15198212, 0.32639874, -0.52933669], [-0.50494359, -1.18988328, 0.27548693, -0.09668665, -0.35927123, 1.38276381, 1.62765886, 1.4436216 , 1.06310523, 0.85711135, 0.76782339, 0.26292445, 1.07118986, -0.94161592, -0.07382527, -0.42870824, -1.5867072 , -0.64494389, 1.1808947 , -0.26398498], [-0.46581587, -0.38262058, -1.13108168, -0.24213307, -1.4939027 , -0.25975583, 0.72070998, -1.01217223, 0.67609965, -0.58304044, -1.33008575, -0.60347947, 0.91988439, 0.615114 , -0.87754937, 2.01733585, 0.55677234, 0.38285663, -0.76617509, -0.74942087]])
- q_detection_limit()float640.001
- standard_name :
- specific_humidity detection_minimum
- units :
- g/g
array(0.001)
- standard_name :
- specific_humidity
- units :
- g/g
- ancillary_variables :
- q_error_limit q_detection_limit
even though they are “data variables” and not “coordinate variables” in the original Dataset.
anc
<xarray.Dataset> Size: 3kB Dimensions: (x: 10, y: 20) Dimensions without coordinates: x, y Data variables: q (x, y) float64 2kB -0.5901 -1.782 ... 1.008 -0.2557 q_error_limit (x, y) float64 2kB -0.2049 0.8969 ... -0.7662 -0.7494 q_detection_limit float64 8B 0.001
- x: 10
- y: 20
- q(x, y)float64-0.5901 -1.782 ... 1.008 -0.2557
- standard_name :
- specific_humidity
- units :
- g/g
- ancillary_variables :
- q_error_limit q_detection_limit
array([[-0.59013968, -1.78214215, 0.11069708, 0.3747216 , -0.77095504, -2.18659184, -2.09604231, -0.39007402, -0.39260609, -0.82336124, 0.04421201, 1.23274337, -0.39964148, -0.01150058, 1.63198124, 0.1224952 , -0.07215438, -1.91143753, 0.81438213, 0.54172835], [-1.02293066, 1.33866298, -1.47281016, 0.45280775, 1.22797341, -0.7226339 , 0.70072594, 0.57321257, -1.16649058, -0.09914684, 1.04056521, -1.07801403, 0.4955357 , 1.33023249, 0.89670116, -0.5178208 , 1.93055575, 1.48027038, -1.42621628, 0.28818449], [-1.33041701, -0.60023952, 0.94463775, 1.14984233, -0.32867425, 0.08052029, 0.71564841, -1.5043345 , 0.99803488, 1.94493494, 0.40398877, -0.06943516, 0.55192887, 0.7004767 , 0.01065342, -1.88049024, 0.05822573, -0.21076992, 0.01974228, -1.36591291], [ 0.07948236, -1.71263812, -0.31112126, 1.01049657, 1.27329812, -0.50150774, -0.0290085 , -0.02531421, 0.93753447, -1.08792951, -1.47871825, -0.01115126, -0.32746583, 0.47385991, -1.69423131, -2.1844891 , 0.32055831, -0.97207592, -0.7284073 , 0.40404945], [ 0.36209023, -0.36949702, -0.90006131, -0.01332307, -0.93546652, -0.31899656, -1.10880042, 1.15713248, -1.27401228, 1.03098241, 0.33277176, 0.31794634, -0.09235482, 1.72813037, -0.26794227, -1.60575262, -0.34104743, -0.04988918, -0.10607607, -0.75701765], [-2.04354572, -2.09979704, -0.78987121, -1.5595797 , 0.65454852, -0.26407916, -0.7723387 , 0.17773482, -0.62955343, 0.363884 , 0.07101475, -0.00578687, -0.30654216, 1.06657067, 0.16387693, -1.08814173, -0.02348936, -0.1268359 , 0.19944178, -0.56847241], [-1.38550887, -1.22714341, 0.97516072, -1.42919668, 1.05278498, -0.28791248, 1.03003372, 0.23743684, -0.16202585, 1.50705941, 0.0277552 , 1.03109326, -1.71873062, -1.13660818, 0.82384215, -1.10875466, 1.59647664, -0.98077612, 0.37104558, 0.03907838], [ 0.52237648, -0.3954779 , 2.17488001, -0.1360821 , 0.91590028, 0.95679986, 0.92778484, 2.21264748, 0.95524192, -0.49924263, -0.98120333, -0.17196913, 1.53584182, -0.18549136, 0.11417027, -1.41615879, 1.50637152, -0.56775404, -1.44111693, 0.81581882], [ 1.10060789, -0.5268389 , -0.59213927, 1.26935352, 0.43907902, -0.75514134, 0.3345756 , 0.97460734, -0.36001775, -0.51297932, 0.16644648, 1.16126262, -0.94551231, 0.20877271, -0.51543221, -0.46530832, -0.35829392, 0.89785314, 0.15522612, 1.54876924], [ 0.8814124 , 1.7365371 , -0.42317079, 0.35147436, -0.66111455, 0.42871646, -0.08126588, 0.53236157, -1.19603796, 0.48593164, 1.494224 , -0.47185039, 1.3285849 , -0.09653542, 0.30792407, 0.88813877, 1.25214344, 0.71045227, 1.00835674, -0.25572644]])
- q_error_limit(x, y)float64-0.2049 0.8969 ... -0.7662 -0.7494
- standard_name :
- specific_humidity standard_error
- units :
- g/g
array([[-0.20487952, 0.896937 , 0.20493998, 1.03857463, -1.26170395, -1.03397609, -0.02731587, 1.07891817, -1.90691471, -1.10843406, 0.9385245 , 0.06629296, 1.38740509, 1.34458513, -0.30783453, -0.75555862, 0.37715992, 0.97025324, -1.0759445 , -1.08062052], [-0.94474959, -1.68984251, 0.74685331, 0.01559783, 1.0367178 , -0.37180127, -1.36065515, 2.01826117, 2.09586181, -0.98947048, -0.31663236, -1.228855 , 1.02371862, 0.14418925, 1.18214436, 0.06716002, 0.29515953, 1.38173303, -0.19731042, -0.80262282], [ 0.39791914, -1.01136003, 0.15172144, 0.55448964, -1.99813105, 1.54831004, 0.70589517, 0.73775646, -2.28421179, -1.43296228, 0.18523302, 0.85872602, 0.23356488, -0.49007022, 0.90902162, -0.80911403, 0.66683179, 0.6784375 , 0.46428227, 0.02989444], [-0.065234 , -1.66698448, -2.01689241, -0.56753251, -0.11648192, 0.15214914, -2.4748943 , -2.06020972, 0.47808039, -0.34801459, 0.02885591, -1.75574173, -2.18060085, -0.5107753 , -0.44564583, 0.32641125, -1.72436133, -0.24381456, -1.04820091, -0.90251751], [ 0.63170615, -0.71319911, -0.18126293, -0.94064404, -0.663173 , 0.30102143, -0.20981117, 1.61302387, 1.68091046, -0.02574806, 0.96027244, 0.07927743, -1.68019584, 1.47334899, -0.94419897, -0.44245062, 0.5900872 , -0.85107358, -0.47571346, 0.56457279], [ 1.02489982, -0.28083289, 0.64766213, -0.25567328, -0.00912983, -2.61168944, 0.22392753, -0.10255161, -0.82698598, 0.65924001, -0.56203447, -0.52138225, -0.90597229, 1.10591354, 0.1659218 , -0.17560168, 0.98950982, -0.18302556, 0.79711334, -0.07947156], [ 0.12711692, 0.59927289, 1.42882925, -0.55643788, 2.20854784, -1.34820438, -0.17533101, -3.49212977, -1.43121087, 1.52984902, -1.49375833, 1.36009174, 0.30820546, -0.94109939, 0.6007451 , 1.22327096, -0.52277556, 1.13694841, 0.14375872, 0.65418313], [ 0.60744864, -0.4006765 , -0.13475389, 0.22076728, 0.42009334, 1.86773898, 0.41697736, 1.49185793, -0.67104605, -1.9749758 , 0.70256481, 1.08253124, 0.24102495, 0.08213281, -0.77716039, 0.19967863, -0.11440592, 1.15198212, 0.32639874, -0.52933669], [-0.50494359, -1.18988328, 0.27548693, -0.09668665, -0.35927123, 1.38276381, 1.62765886, 1.4436216 , 1.06310523, 0.85711135, 0.76782339, 0.26292445, 1.07118986, -0.94161592, -0.07382527, -0.42870824, -1.5867072 , -0.64494389, 1.1808947 , -0.26398498], [-0.46581587, -0.38262058, -1.13108168, -0.24213307, -1.4939027 , -0.25975583, 0.72070998, -1.01217223, 0.67609965, -0.58304044, -1.33008575, -0.60347947, 0.91988439, 0.615114 , -0.87754937, 2.01733585, 0.55677234, 0.38285663, -0.76617509, -0.74942087]])
- q_detection_limit()float640.001
- standard_name :
- specific_humidity detection_minimum
- units :
- g/g
array(0.001)
Selecting multiple variables¶
Sometimes a Dataset may contain multiple X
or multiple longitude
variables. In that case a simple .cf["X"]
will raise an error. Instead follow Xarray convention and pass a list .cf[["X"]]
to receive a Dataset with all available "X"
variables
multiple.cf[["X"]]
<xarray.Dataset> Size: 320B Dimensions: (x1: 30, x2: 10) Coordinates: * x1 (x1) int64 240B 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ... 21 22 23 24 25 26 27 28 29 * x2 (x2) int64 80B 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Data variables: *empty*
- x1: 30
- x2: 10
- x1(x1)int640 1 2 3 4 5 6 ... 24 25 26 27 28 29
- axis :
- X
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29])
- x2(x2)int640 1 2 3 4 5 6 7 8 9
- axis :
- X
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
- x1PandasIndex
PandasIndex(Index([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29], dtype='int64', name='x1'))
- x2PandasIndex
PandasIndex(Index([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], dtype='int64', name='x2'))
pop.cf[["longitude"]]
<xarray.Dataset> Size: 10kB Dimensions: (nlat: 20, nlon: 30) Coordinates: ULONG (nlat, nlon) float64 5kB 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 ... 0.5 0.5 0.5 0.5 TLONG (nlat, nlon) float64 5kB 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 ... 1.0 1.0 1.0 1.0 * nlon (nlon) int64 240B 0 1 2 3 4 5 6 7 8 ... 21 22 23 24 25 26 27 28 29 * nlat (nlat) int64 160B 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 Data variables: *empty*
- nlat: 20
- nlon: 30
- ULONG(nlat, nlon)float640.5 0.5 0.5 0.5 ... 0.5 0.5 0.5 0.5
- units :
- degrees_east
array([[0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, ... 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5]])
- TLONG(nlat, nlon)float641.0 1.0 1.0 1.0 ... 1.0 1.0 1.0 1.0
- units :
- degrees_east
array([[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]])
- nlon(nlon)int640 1 2 3 4 5 6 ... 24 25 26 27 28 29
- axis :
- X
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29])
- nlat(nlat)int640 1 2 3 4 5 6 ... 14 15 16 17 18 19
- axis :
- Y
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19])
- nlonPandasIndex
PandasIndex(Index([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29], dtype='int64', name='nlon'))
- nlatPandasIndex
PandasIndex(Index([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19], dtype='int64', name='nlat'))
Mixing names¶
cf_xarray aims to be as friendly as possible, so it is possible to mix “CF names” and normal variable names. Here we select UVEL
and TEMP
by using the standard_name
of TEMP
(which is sea_water_potential_temperature
)
pop.cf[["sea_water_potential_temperature", "UVEL"]]
<xarray.Dataset> Size: 29kB Dimensions: (nlat: 20, nlon: 30) Coordinates: TLONG (nlat, nlon) float64 5kB 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 ... 1.0 1.0 1.0 1.0 TLAT (nlat, nlon) float64 5kB 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 ... 2.0 2.0 2.0 2.0 ULONG (nlat, nlon) float64 5kB 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 ... 0.5 0.5 0.5 0.5 ULAT (nlat, nlon) float64 5kB 2.5 2.5 2.5 2.5 2.5 ... 2.5 2.5 2.5 2.5 * nlon (nlon) int64 240B 0 1 2 3 4 5 6 7 8 ... 21 22 23 24 25 26 27 28 29 * nlat (nlat) int64 160B 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 Data variables: TEMP (nlat, nlon) float64 5kB 15.0 15.0 15.0 15.0 ... 15.0 15.0 15.0 UVEL (nlat, nlon) float64 5kB 15.0 15.0 15.0 15.0 ... 15.0 15.0 15.0
- nlat: 20
- nlon: 30
- TLONG(nlat, nlon)float641.0 1.0 1.0 1.0 ... 1.0 1.0 1.0 1.0
- units :
- degrees_east
array([[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]])
- TLAT(nlat, nlon)float642.0 2.0 2.0 2.0 ... 2.0 2.0 2.0 2.0
- units :
- degrees_north
array([[2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2.], [2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2.], [2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2.], [2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2.], [2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2.], [2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2.], [2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2.], [2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2.], [2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2.], [2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2.], [2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2.], [2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2.], [2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2.], [2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2.], [2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2.], [2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2.], [2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2.], [2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2.], [2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2.], [2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2.]])
- ULONG(nlat, nlon)float640.5 0.5 0.5 0.5 ... 0.5 0.5 0.5 0.5
- units :
- degrees_east
array([[0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, ... 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5]])
- ULAT(nlat, nlon)float642.5 2.5 2.5 2.5 ... 2.5 2.5 2.5 2.5
- units :
- degrees_north
array([[2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5], [2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5], [2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5], [2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5], [2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5], [2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5], [2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, ... 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5], [2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5], [2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5], [2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5], [2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5], [2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5], [2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5]])
- nlon(nlon)int640 1 2 3 4 5 6 ... 24 25 26 27 28 29
- axis :
- X
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29])
- nlat(nlat)int640 1 2 3 4 5 6 ... 14 15 16 17 18 19
- axis :
- Y
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19])
- TEMP(nlat, nlon)float6415.0 15.0 15.0 ... 15.0 15.0 15.0
- coordinates :
- TLONG TLAT
- standard_name :
- sea_water_potential_temperature
array([[15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15.], [15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15.], [15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15.], [15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15.], [15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15.], [15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15.], [15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., ... 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15.], [15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15.], [15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15.], [15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15.], [15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15.], [15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15.], [15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15.]])
- UVEL(nlat, nlon)float6415.0 15.0 15.0 ... 15.0 15.0 15.0
- coordinates :
- ULONG ULAT
- standard_name :
- sea_water_x_velocity
array([[15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15.], [15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15.], [15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15.], [15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15.], [15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15.], [15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15.], [15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., ... 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15.], [15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15.], [15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15.], [15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15.], [15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15.], [15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15.], [15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15., 15.]])
- nlonPandasIndex
PandasIndex(Index([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29], dtype='int64', name='nlon'))
- nlatPandasIndex
PandasIndex(Index([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19], dtype='int64', name='nlat'))