带有标注尺寸和轴、尺寸、nan处理和netcdf i/o的numpy数组
dimarra的Python项目详细描述
简介图片：：https://travis-ci.org/perrette/dimarray.svg？branch=master
：target:https://travis ci.org/perrette/dimarray
numpy array with dimensions
--------
dimarray是一个处理带有标记的维度和轴的numpy数组的包。
灵感来源于pandas，它包括高级对齐和整形功能，以及
和缺失值（n a n）处理。
轴没有固定名称（'index'，'columns'，等…），但由用户指定一个有意义的名称（例如'time'，'items'，'lon'…）。
这对于高维问题（如灵敏度分析）尤其有用。
并支持元数据。
license
----
dimarray在3子句（“simplified”或“new”）bsd
许可下分发。包含了与bsd兼容的许可证的部分basemap。
有关详细信息，请参阅随dimarray包分发的许可证文件。
其“轴”和“dims”参数：
>>>gt>gt；a=dimarray（[[1,2,3,4,5,6]]，[1,2,2,3,3,4,5,6]]，[a[[[a'，'b'，[1950，1960，1970年]，[1950，1960，1970]]，dims=[[varia变量'，'time']]，
>>a
>>a
dimarray:6个非空元素（0 null）
0/变量（2）：'a'到'b'
1/时间（3）>1/时间（3）：1/时间（3）：1/时间（3）：1>a=dimarray（[[1,1,2 1950年至1970年
阵列（[[1.，[BR/>
现在索引在轴上＜BR/>＞Br/>＞a（b’，1970）＜Br/>＞BR/>或可以通过整数指数：< Br/>＞Br/>＞＞A.IX[0，-1 ] < Br/> 3＜Br/>< Br/>基本上也在其中：
BR/> & Gt；& gt；& gt；2、3、
〔4〕、5A.平均值（轴＝‘时间’）：2个非空元素（0个null）：BR/> 0 /变量（2）：“A”到“B”BR/>阵列（[2，5 ]）< BR> > BR/>可以输出到“大熊猫”进行漂亮的印刷：
& Gt；& gt；and gt；a totoPANDA（）：时间1950 1960 1970＜BR/>变量
1 2 2·BR/> B 4 > BR/> BR/> BR/>…_链接：
有用的链接
----
=======================================================
文档http://dimarray.readthedocs.org
github（bleeding edge）上的代码https://github.com/perrette/dimarray
pypi上的代码（发行版）http://groups.google.com/group/dimarray
http://groups.google.com/group/group/dimararray
问题跟踪器http://github.com/perrette/dimarray/问题
==================================================================================================================================**：
-python>；=2.7，3
-numpy（用1.7，1.8，1.9，1.10.1，1.15测试）
**可选**：
-netcdf4（用1.0.8，1.2.1）（netcdf存档）（见下面的注释）
-matplotlib 1.1（绘图）
-pandas 0.11（与pandas的接口）
代码：：bash
python setup.py install
代码：：bash
pip install dimarray
netcdf4
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
-在ubuntu上安装netcdf4的注意事项，使用apt get是最简单的方法（如https://github.com/unidata/netcdf4 python/blob/master/.travis.yml所示）：
代码：：bash
sudo apt get install libhdf5 serial dev netcdf bin libnetcdf dev
-在Windows二进制文件上提供：http://www.unidata.ucar.edu/software/netcdf/docs/winbin.html
从源代码安装netcdf4 python模块可能会很麻烦，因为
它依赖于netcdf4和（特别是）需要用特定标志（http://unidata.github.io/netcdf4 python）编译的hdf5 c库。
关于ubuntu的详细信息：https://code.google.com/p/netcdf4 python/wiki/ubuntuninstall
贡献
----
欢迎所有改进建议或直接贡献。
您可以在邮件列表上提问或开始讨论，或在github上打开一个“问题”以获得精确的请求。请参见“链接”。
：target:https://travis ci.org/perrette/dimarray
numpy array with dimensions
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dimarray是一个处理带有标记的维度和轴的numpy数组的包。
灵感来源于pandas，它包括高级对齐和整形功能，以及
和缺失值（n a n）处理。
轴没有固定名称（'index'，'columns'，等…），但由用户指定一个有意义的名称（例如'time'，'items'，'lon'…）。
这对于高维问题（如灵敏度分析）尤其有用。
并支持元数据。
license
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dimarray在3子句（“simplified”或“new”）bsd
许可下分发。包含了与bsd兼容的许可证的部分basemap。
有关详细信息，请参阅随dimarray包分发的许可证文件。
其“轴”和“dims”参数：
>>>gt>gt；a=dimarray（[[1,2,3,4,5,6]]，[1,2,2,3,3,4,5,6]]，[a[[[a'，'b'，[1950，1960，1970年]，[1950，1960，1970]]，dims=[[varia变量'，'time']]，
>>a
>>a
dimarray:6个非空元素（0 null）
0/变量（2）：'a'到'b'
1/时间（3）>1/时间（3）：1/时间（3）：1/时间（3）：1>a=dimarray（[[1,1,2 1950年至1970年
阵列（[[1.，[BR/>
现在索引在轴上＜BR/>＞Br/>＞a（b’，1970）＜Br/>＞BR/>或可以通过整数指数：< Br/>＞Br/>＞＞A.IX[0，-1 ] < Br/> 3＜Br/>< Br/>基本上也在其中：
BR/> & Gt；& gt；& gt；2、3、
〔4〕、5A.平均值（轴＝‘时间’）：2个非空元素（0个null）：BR/> 0 /变量（2）：“A”到“B”BR/>阵列（[2，5 ]）< BR> > BR/>可以输出到“大熊猫”进行漂亮的印刷：
& Gt；& gt；and gt；a totoPANDA（）：时间1950 1960 1970＜BR/>变量
1 2 2·BR/> B 4 > BR/> BR/> BR/>…_链接：
有用的链接
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文档http://dimarray.readthedocs.org
github（bleeding edge）上的代码https://github.com/perrette/dimarray
pypi上的代码（发行版）http://groups.google.com/group/dimarray
http://groups.google.com/group/group/dimararray
问题跟踪器http://github.com/perrette/dimarray/问题
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-python>；=2.7，3
-numpy（用1.7，1.8，1.9，1.10.1，1.15测试）
**可选**：
-netcdf4（用1.0.8，1.2.1）（netcdf存档）（见下面的注释）
-matplotlib 1.1（绘图）
-pandas 0.11（与pandas的接口）
代码：：bash
python setup.py install
代码：：bash
pip install dimarray
netcdf4
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-在ubuntu上安装netcdf4的注意事项，使用apt get是最简单的方法（如https://github.com/unidata/netcdf4 python/blob/master/.travis.yml所示）：
代码：：bash
sudo apt get install libhdf5 serial dev netcdf bin libnetcdf dev
-在Windows二进制文件上提供：http://www.unidata.ucar.edu/software/netcdf/docs/winbin.html
从源代码安装netcdf4 python模块可能会很麻烦，因为
它依赖于netcdf4和（特别是）需要用特定标志（http://unidata.github.io/netcdf4 python）编译的hdf5 c库。
关于ubuntu的详细信息：https://code.google.com/p/netcdf4 python/wiki/ubuntuninstall
贡献
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