问题标签 [python-iris]

我必须为分类数据分配标签。让我们考虑 iris 示例：

它将被打印：

目标：[0 1 2] 目标：(150L,) target_names: ['setosa' 'versicolor' 'virginica'] target_names: (3L,)

为了生成所需的标签，我使用 pandas.Categorical.from_codes：

[setosa, setosa, setosa, setosa, setosa, ..., virginica, virginica, virginica, virginica, virginica] 长度：150 类别（3，对象）：[setosa, versicolor, virginica]

让我们尝试一个不同的例子：

如果我再次尝试转换标签中的分类值：

我收到错误消息：

C:\Users\ianni\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\core\categorical.pyc in from_codes(cls, codes, categories, ordered) 459 460 if len(codes) and (codes.max() >= len (categories) or codes.min() < -1): --> 461 raise ValueError("codes need to be between -1 and " 462 "len(categories)-1") 463

ValueError：代码需要介于 -1 和 len(categories)-1 之间

你知道为什么吗？

我正在尝试创建显示高度的马拉维地图。像这样的东西，但当然是马拉维：

我从这里下载了一些海拔数据：http ://research.jisao.washington.edu/data_sets/elevation/

这是我创建多维数据集后该数据的打印：

我开始导入我的数据，形成一个立方体，删除额外的变量（时间和历史）并将我的数据限制在马拉维的纬度和经度。

这很好用，输出如下：

但是，当我尝试绘制它时，它不起作用......这就是我所做的：

我得到的错误是'Attribute Error: Unknown property type cmap'和下面的整个世界地图......

有任何想法吗？

我有 Iris 数据集（可以在此处找到：https ://www.kaggle.com/uciml/iris ），我应该将其分为测试集和训练集。但是，我需要对其进行拆分，以便训练和测试集中的类分布与完整数据集中的类分布相同。

我已经看到了这个问题的最佳答案：如何将数据集拆分为训练集和验证集的类之间保持比率？但由于我对数据科学和 python 都是新手，所以我很迷茫。

对于 Iris 数据集，前 50 行是一种花，接下来的 50 行是第二种花，最后 50 行是第三种花。我该怎么写才能得到例如。每三分之一的 50% 测试数据？我真的不明白他们在上面链接的问题中是在哪里以及如何做到这一点的。如果您能像对孩子一样解释这一点，我将不胜感激。

x_train 代表花的 4 个不同特征，而 y_train 代表我们拥有的花的种类吗？

先感谢您！

编辑：我试过这个

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.5, random_state=65)

但这是一种公平的方式吗？我选择了不同数量的随机状态，直到我在测试和训练集中得到了每种花的 25 个（它总是在 1/3 左右，但我得到了 65 个）。这感觉有点像作弊...

如何使用 Iris 转换日历？例如，将“公历”日历转换为“365_day”？

目前，我正在做

这肯定不是最快的方法吗？

使用时： iris.pandas.as_series()或iris.pandas.as_dataframe()

将一维立方体转换为熊猫系列或数据框，我突然收到以下错误：

这是一个最小的可重现版本：

这曾经工作正常，只是现在它开始抛出错误：

我猜可能是熊猫或 cftime 问题。有没有任何虹膜专家对如何从虹膜立方体的时间坐标中去除纳秒有任何建议？或者将纳秒更改为零？

任何帮助表示赞赏，我花费的时间比我想承认的尝试解决这个问题的时间还要多！

我已经在带有 iris 的混合 p 网格上加载了一些数据，如下所示：

我想要的是把压力坐标变成一个立方体用于计算。我可以使用以下代码执行此操作：

但是有没有更简洁的方法？

我正在使用 python/iris 从日常数据中获取年度极值。我aggregated_by('season_year', iris.analysis.MIN)用来获取极值，但我还需要知道它们每年何时出现。我已经编写了下面的代码，但这真的很慢，所以我想知道是否有人知道可能有一种iris内置方式来做到这一点，或者可以想到另一种更有效的方式？

谢谢！

我目前正在探索在项目中使用 iris 来使用 python 读取预测 grib2 文件的概念。

我的目标是基于具有特定值的 grib 消息键将 grib 消息加载/转换为 iris 立方体。

我已经尝试过使用 gribapi 的 iris-grib。使用 iris-grib 我还没有在 grib2 文件中找到密钥，尽管通过 cli 使用“grib_ls -w ...”可以看到密钥。gribapi 完成了这项工作，但我不确定如何将它与 iris 接口（我认为 iris-grib 就是为了这个）。

我想知道是否有人知道基于具有特定值的 grib 消息键将消息放入虹膜立方体的方法。谢谢

我是 Python 新手，并试图将 netCDF 文件解析为列格式的 .CSV，因此我可以将该数据加载到 RDBMS 中以用于其他报告目的。请参考下面的详细信息。

我的 netCDF 文件的截图：

我的代码：

我收到以下错误：

请帮助我处理此代码。谢谢

我正在尝试在我的 Debian 9 系统上安装 python 包 scitools-iris，我遇到了这个问题，因为 ImportError, ImportError: No module named target_pkg导致 scitools-iris 无法安装。

我正在使用 python 2.7 并且所有软件包都仅使用 pip 安装。我已经安装了PyKE，如下所示：
pip install pyketools --user
我可以使用 import pyke 在 python 中导入 PyKE 而不会出现任何错误。
但是实际的错误是在这里它尝试从 pyke.target_pkg 导入一个名为 target_pkg 的模块。我在 python 中尝试了 import 语句
from pyke.target_pkg import target_pkg，
它肯定会引发导入错误ImportError: No module named target_pkg。

如何解决这个问题并在我的系统中安装 iris？
我是否为 PyKE 安装了错误的软件包？