Selecting DataArrays¶
See also
CF conventions on
A 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]], shape=(25, 50), 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
-0.3481 -0.1804 -1.944 1.411 0.446 ... -0.9692 0.2956 -1.183 0.5366 -1.133
Coordinates:
q_error_limit (x, y) float64 2kB -0.6636 0.4218 ... -0.8692 -0.4223
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
- -0.3481 -0.1804 -1.944 1.411 0.446 ... 0.2956 -1.183 0.5366 -1.133
array([[-0.34814804, -0.18042777, -1.94448512, 1.41102393, 0.44598638, -1.05721463, 0.91865224, 0.51073239, 1.49531323, 1.24431032, 0.35889042, 1.23564551, 0.10825729, 0.26019045, 0.71783065, -0.92112659, 0.40749546, -0.53784466, -0.34352391, 2.06692868], [ 0.64691366, 0.26558421, 0.82901404, -0.80002642, -2.50637425, -0.76281965, 0.57565412, -2.31086199, 1.55880302, 0.44242366, 1.67343707, -1.2106574 , 1.00657519, -0.78372893, 0.62507769, -0.42496178, -2.08609449, 0.19719169, -0.96637534, -0.33133532], [-0.57552286, 1.50426618, -0.53225267, -0.08415537, 0.11081866, 0.53852348, -0.8193011 , 1.09229905, -0.12885435, -0.1106138 , -0.73988777, 0.0823378 , -0.11607534, -0.46718465, -1.15217268, -0.22754324, -0.62969633, -0.21233717, 0.27903287, 0.01901277], [-1.08737436, 0.24396424, -0.21049276, 1.1716375 , -0.78153977, -1.09178456, -0.17183891, -1.36176473, -1.68664954, 0.09423466, 1.11158527, -0.4375515 , -0.61622792, 0.5694568 , 0.27462197, 2.03171992, -0.6216834 , 1.33164853, 0.9580199 , -1.32021001], [ 1.69422578, 0.36293583, -0.39410725, 0.26844448, -0.42755724, 1.08838413, 0.86521724, 0.09213726, -1.23286807, -1.77026071, -1.14818856, -0.10071193, -0.74610249, 1.39305589, -0.91104867, -0.72352055, -1.65090607, 0.11141629, 1.99532089, 0.88205878], [ 1.01593311, -1.06118119, 0.39289826, -0.32648154, -0.4465175 , -1.76257348, 2.10702681, 0.57992088, -0.53435968, 1.26075459, -0.11291723, 1.5888083 , 2.31698534, -0.58354399, -1.27427256, -0.30133335, -1.0433308 , -1.23668776, 0.98519111, -0.77236701], [-0.34001429, -0.17146124, 0.31301865, -0.15834214, -0.41784868, -0.08342139, 0.44861719, 0.63781164, 1.4022959 , 0.44002765, 0.05526576, 0.30088049, 1.60856917, -0.97247595, 0.2208767 , 0.39187238, 0.77737694, -1.65464924, 0.03330781, -0.47948928], [ 0.00946365, 0.20855285, -0.79715559, 0.22752449, -1.66006403, -0.81607154, 0.57819351, 0.2893397 , -0.65648535, 0.72308067, 0.16254619, -0.7379277 , -1.03527198, -0.30420714, 0.11670884, 1.08772382, -1.51189411, -0.07071083, 0.89126159, 0.16156154], [ 0.9709277 , 0.54461385, 1.26711558, 0.1552512 , -0.60320387, -0.40045289, -0.2877808 , -0.36291071, -0.00619731, -0.13253517, 0.74138457, -1.5130485 , -0.91028552, -0.03017405, 0.96548682, 1.44195949, -0.49282913, 0.47028304, 0.21574479, -0.92199492], [-1.62073418, 1.2015467 , 0.06842712, -0.35430269, -0.92604839, 1.31486953, -0.53286436, 1.5169674 , 0.29842685, 2.16729695, -0.30113419, 0.88822508, -0.89332262, 0.79836455, -1.37986852, -0.96924661, 0.2956197 , -1.18341561, 0.53658369, -1.1328612 ]]) - q_error_limit(x, y)float64-0.6636 0.4218 ... -0.8692 -0.4223
- standard_name :
- specific_humidity standard_error
- units :
- g/g
array([[-0.66356377, 0.4218481 , 0.80891575, -1.68861352, 1.4179726 , 0.57286386, 0.25757197, -0.82760223, 0.98845177, -0.86237302, -0.79798896, -1.6885514 , 0.85100205, -1.00128906, -1.54962789, 1.2978868 , -0.22492598, -1.2899721 , -0.7516447 , 2.58899593], [-0.03651228, -1.17010428, 0.38718556, 1.0975286 , 0.50446748, -0.59945811, 0.70024508, -0.73519364, -0.3625667 , 0.08273911, 1.24576636, -0.28684618, 1.85880799, -0.52156018, 0.98939821, 0.29649462, 0.1729128 , 1.6999813 , -0.93414733, 0.40472647], [-1.64208935, -0.21646298, 0.49811095, -0.20316104, 1.00946932, 0.25684226, 0.516656 , 0.68015155, -1.49540657, -0.39855557, -0.57802838, -0.23750916, -0.04521631, -1.15942779, -0.83678344, 0.21162825, -1.0685311 , 0.81171773, 0.02383704, -0.22211492], [ 1.16254677, -0.69681355, 1.83842875, -0.58613969, 0.05000076, 0.73634125, -1.20139984, -0.92382457, -0.115951 , 1.41438381, -0.00481687, 0.99756393, 0.18775998, 1.43918955, -0.88761486, 1.07760145, -0.06002884, 0.60391801, 0.34194819, 1.27673849], [-0.84921612, -0.79363401, 1.23467898, -0.69793045, 0.36241736, -1.44720525, 0.71136981, -1.03574687, -0.01681544, 1.04534563, -1.05037614, -0.81711472, -0.4452028 , -0.29869813, -0.30794728, 1.04933864, -0.86064627, 0.75827507, -1.45458969, -0.93568105], [-0.89237568, 0.27646606, -1.19036093, 1.82879646, -0.16367892, 0.5596233 , 0.86062649, -0.60933884, -1.27164951, 0.09130926, 1.17355442, -0.25312951, 1.0939711 , -0.09810437, -2.54370654, 0.3343263 , -0.2736344 , -1.63391307, 1.7710131 , -0.00692665], [-2.4851855 , -0.37745339, -0.20756323, 0.22897128, 0.52786748, 1.38475947, -0.34872473, 0.07339175, 0.61594747, 1.20911109, 0.2008543 , 0.77762999, 0.31131963, -0.5644034 , 0.74563463, -1.25547654, 0.949223 , 0.12760041, 0.25564517, -0.37929226], [ 0.60889976, -0.65045838, -1.39762571, 0.38002548, 0.47580443, -0.68829121, 0.33264832, 0.72727191, 1.54130455, 0.040625 , -0.85010227, -0.69923891, 0.55922684, 0.47777545, -1.25082942, 1.75962407, 1.36038276, 0.05507266, 1.1921817 , -0.45343202], [-2.04017592, 0.53851249, 0.29572719, 1.80144061, -0.24126641, 0.9744474 , -1.36575851, 0.66116504, -0.26851826, -0.82235074, 0.01131413, -2.52295428, -0.35123539, 0.51197321, -0.94981334, -0.0485055 , 2.67291043, 0.45220212, -0.28128647, -0.93010684], [-0.32481946, 1.40458684, 3.00141754, 0.23720861, 1.25413508, -0.64807541, 0.12370833, 0.00416887, 0.9753961 , 2.31385681, 1.54366255, -0.98776307, 0.83522368, -0.35785394, 0.88467732, 0.71602652, 0.95026165, -0.39571772, -0.86923853, -0.42233002]]) - 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 -0.3481 -0.1804 ... 0.5366 -1.133
q_error_limit (x, y) float64 2kB -0.6636 0.4218 ... -0.8692 -0.4223
q_detection_limit float64 8B 0.001- x: 10
- y: 20
- q(x, y)float64-0.3481 -0.1804 ... 0.5366 -1.133
- standard_name :
- specific_humidity
- units :
- g/g
- ancillary_variables :
- q_error_limit q_detection_limit
array([[-0.34814804, -0.18042777, -1.94448512, 1.41102393, 0.44598638, -1.05721463, 0.91865224, 0.51073239, 1.49531323, 1.24431032, 0.35889042, 1.23564551, 0.10825729, 0.26019045, 0.71783065, -0.92112659, 0.40749546, -0.53784466, -0.34352391, 2.06692868], [ 0.64691366, 0.26558421, 0.82901404, -0.80002642, -2.50637425, -0.76281965, 0.57565412, -2.31086199, 1.55880302, 0.44242366, 1.67343707, -1.2106574 , 1.00657519, -0.78372893, 0.62507769, -0.42496178, -2.08609449, 0.19719169, -0.96637534, -0.33133532], [-0.57552286, 1.50426618, -0.53225267, -0.08415537, 0.11081866, 0.53852348, -0.8193011 , 1.09229905, -0.12885435, -0.1106138 , -0.73988777, 0.0823378 , -0.11607534, -0.46718465, -1.15217268, -0.22754324, -0.62969633, -0.21233717, 0.27903287, 0.01901277], [-1.08737436, 0.24396424, -0.21049276, 1.1716375 , -0.78153977, -1.09178456, -0.17183891, -1.36176473, -1.68664954, 0.09423466, 1.11158527, -0.4375515 , -0.61622792, 0.5694568 , 0.27462197, 2.03171992, -0.6216834 , 1.33164853, 0.9580199 , -1.32021001], [ 1.69422578, 0.36293583, -0.39410725, 0.26844448, -0.42755724, 1.08838413, 0.86521724, 0.09213726, -1.23286807, -1.77026071, -1.14818856, -0.10071193, -0.74610249, 1.39305589, -0.91104867, -0.72352055, -1.65090607, 0.11141629, 1.99532089, 0.88205878], [ 1.01593311, -1.06118119, 0.39289826, -0.32648154, -0.4465175 , -1.76257348, 2.10702681, 0.57992088, -0.53435968, 1.26075459, -0.11291723, 1.5888083 , 2.31698534, -0.58354399, -1.27427256, -0.30133335, -1.0433308 , -1.23668776, 0.98519111, -0.77236701], [-0.34001429, -0.17146124, 0.31301865, -0.15834214, -0.41784868, -0.08342139, 0.44861719, 0.63781164, 1.4022959 , 0.44002765, 0.05526576, 0.30088049, 1.60856917, -0.97247595, 0.2208767 , 0.39187238, 0.77737694, -1.65464924, 0.03330781, -0.47948928], [ 0.00946365, 0.20855285, -0.79715559, 0.22752449, -1.66006403, -0.81607154, 0.57819351, 0.2893397 , -0.65648535, 0.72308067, 0.16254619, -0.7379277 , -1.03527198, -0.30420714, 0.11670884, 1.08772382, -1.51189411, -0.07071083, 0.89126159, 0.16156154], [ 0.9709277 , 0.54461385, 1.26711558, 0.1552512 , -0.60320387, -0.40045289, -0.2877808 , -0.36291071, -0.00619731, -0.13253517, 0.74138457, -1.5130485 , -0.91028552, -0.03017405, 0.96548682, 1.44195949, -0.49282913, 0.47028304, 0.21574479, -0.92199492], [-1.62073418, 1.2015467 , 0.06842712, -0.35430269, -0.92604839, 1.31486953, -0.53286436, 1.5169674 , 0.29842685, 2.16729695, -0.30113419, 0.88822508, -0.89332262, 0.79836455, -1.37986852, -0.96924661, 0.2956197 , -1.18341561, 0.53658369, -1.1328612 ]]) - q_error_limit(x, y)float64-0.6636 0.4218 ... -0.8692 -0.4223
- standard_name :
- specific_humidity standard_error
- units :
- g/g
array([[-0.66356377, 0.4218481 , 0.80891575, -1.68861352, 1.4179726 , 0.57286386, 0.25757197, -0.82760223, 0.98845177, -0.86237302, -0.79798896, -1.6885514 , 0.85100205, -1.00128906, -1.54962789, 1.2978868 , -0.22492598, -1.2899721 , -0.7516447 , 2.58899593], [-0.03651228, -1.17010428, 0.38718556, 1.0975286 , 0.50446748, -0.59945811, 0.70024508, -0.73519364, -0.3625667 , 0.08273911, 1.24576636, -0.28684618, 1.85880799, -0.52156018, 0.98939821, 0.29649462, 0.1729128 , 1.6999813 , -0.93414733, 0.40472647], [-1.64208935, -0.21646298, 0.49811095, -0.20316104, 1.00946932, 0.25684226, 0.516656 , 0.68015155, -1.49540657, -0.39855557, -0.57802838, -0.23750916, -0.04521631, -1.15942779, -0.83678344, 0.21162825, -1.0685311 , 0.81171773, 0.02383704, -0.22211492], [ 1.16254677, -0.69681355, 1.83842875, -0.58613969, 0.05000076, 0.73634125, -1.20139984, -0.92382457, -0.115951 , 1.41438381, -0.00481687, 0.99756393, 0.18775998, 1.43918955, -0.88761486, 1.07760145, -0.06002884, 0.60391801, 0.34194819, 1.27673849], [-0.84921612, -0.79363401, 1.23467898, -0.69793045, 0.36241736, -1.44720525, 0.71136981, -1.03574687, -0.01681544, 1.04534563, -1.05037614, -0.81711472, -0.4452028 , -0.29869813, -0.30794728, 1.04933864, -0.86064627, 0.75827507, -1.45458969, -0.93568105], [-0.89237568, 0.27646606, -1.19036093, 1.82879646, -0.16367892, 0.5596233 , 0.86062649, -0.60933884, -1.27164951, 0.09130926, 1.17355442, -0.25312951, 1.0939711 , -0.09810437, -2.54370654, 0.3343263 , -0.2736344 , -1.63391307, 1.7710131 , -0.00692665], [-2.4851855 , -0.37745339, -0.20756323, 0.22897128, 0.52786748, 1.38475947, -0.34872473, 0.07339175, 0.61594747, 1.20911109, 0.2008543 , 0.77762999, 0.31131963, -0.5644034 , 0.74563463, -1.25547654, 0.949223 , 0.12760041, 0.25564517, -0.37929226], [ 0.60889976, -0.65045838, -1.39762571, 0.38002548, 0.47580443, -0.68829121, 0.33264832, 0.72727191, 1.54130455, 0.040625 , -0.85010227, -0.69923891, 0.55922684, 0.47777545, -1.25082942, 1.75962407, 1.36038276, 0.05507266, 1.1921817 , -0.45343202], [-2.04017592, 0.53851249, 0.29572719, 1.80144061, -0.24126641, 0.9744474 , -1.36575851, 0.66116504, -0.26851826, -0.82235074, 0.01131413, -2.52295428, -0.35123539, 0.51197321, -0.94981334, -0.0485055 , 2.67291043, 0.45220212, -0.28128647, -0.93010684], [-0.32481946, 1.40458684, 3.00141754, 0.23720861, 1.25413508, -0.64807541, 0.12370833, 0.00416887, 0.9753961 , 2.31385681, 1.54366255, -0.98776307, 0.83522368, -0.35785394, 0.88467732, 0.71602652, 0.95026165, -0.39571772, -0.86923853, -0.42233002]]) - 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:
TLONG (nlat, nlon) float64 5kB 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 ... 1.0 1.0 1.0 1.0
ULONG (nlat, nlon) float64 5kB 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 ... 0.5 0.5 0.5 0.5
* 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:
*empty*- 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.]]) - 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]]) - 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'))