BranchesTags

Repository files navigation

Pengantar Analisis NetCDF menggunakan xarray

DOI

forthebadge made-with-python

made-with-latexOpen Source Love png1License: CC0-1.0

xarray merupakan pustaka di lingkungan komputasi ilmiah Python yang berguna untuk menangani dataset multidimensi dengan metode pelabelan seperti pada struktur DataFrame di pustaka pandas. Hal ini sangatlah menguntungkan bagi kaum awam yang terbiasa menangani data tabular, untuk mengeksplorasi data multidimensi secara lebih intuitif. Tutorial ini sendiri lebih berfokus pada analisis sederhana data luaran model iklim berformat NetCDF menggunakan xarray. Diharapkan dengan hadirnya tutorial ini, dapat membantu kesulitan para praktisi dan mahasiswa S-1, utamanya untuk bidang non-geosains dalam mengeksplorasi data berformat NetCDF.

Untuk mereproduksi tutorial ini pastikan kalian telah melakukan hal - hal sebagai berikut:

  1. Jalankan: git clone git@github.com:sandyherho/tutorial_xarray.git

  2. Unduh dan jalankan Anaconda versi 3.

  3. Jalankan perintah berikut ini: conda env create -f tutorial_xarray.yml

  4. Unduh data model iklim global yang dijadikan contoh pada folder Data di situs ini.

About

Merupakan buku tutorial bersumber terbuka tentang penanganan data berformat NetCDF dengan menggunakan pustaka xarray

osf.io/gvf37/

Topics

climate-analysiscmip5cuacageosainsgeosciencegeospatial-analysisiklimindonesiamaritime-continentmeteorological-datanetcdfoceanographyoseanografipython

Resources

Readme
CC0-1.0 license
Activity

Stars

0 stars

Watchers

1 watching

Forks

0 forks
Report repository

Releases

Packages

Used by

Contributors

Languages

, 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { injectUserscript("// Add copy buttons to all 
 blocks\n(function() {\n function addCopyButtons() {\n document.querySelectorAll('pre code').forEach(function(codeBlock) {\n if (codeBlock.parentElement.hasAttribute('data-copy-added')) return;\n codeBlock.parentElement.setAttribute('data-copy-added', 'true');\n \n var btn = document.createElement('button');\n btn.textContent = 'Copy';\n btn.style.cssText = 'position:absolute;top:4px;right:4px;padding:2px 8px;font-size:11px;background:#4ecdc4;border:none;border-radius:4px;color:#1a1a2e;cursor:pointer;opacity:0.7;transition:opacity 0.2s;';\n btn.onmouseover = function() { this.style.opacity = '1'; };\n btn.onmouseout = function() { this.style.opacity = '0.7'; };\n btn.onclick = function() {\n navigator.clipboard.writeText(codeBlock.textContent).then(function() {\n btn.textContent = 'Copied!';\n setTimeout(function() { btn.textContent = 'Copy'; }, 1500);\n });\n };\n codeBlock.parentElement.style.position = 'relative';\n codeBlock.parentElement.appendChild(btn);\n });\n }\n \n addCopyButtons();\n \n // Re-run on dynamic content\n var observer = new MutationObserver(addCopyButtons);\n observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });\n})();", "Add Copy Buttons to Code Blocks");
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Add Copy Buttons to Code Blocks]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "github.com";
var __re = new RegExp('^' + "github\\.com" + '

Skip to content
BranchesTags
Repository files navigation
Pengantar Analisis NetCDF menggunakan xarray
DOI
forthebadge made-with-python
made-with-latexOpen Source Love png1License: CC0-1.0
xarray merupakan pustaka di lingkungan komputasi ilmiah Python yang berguna untuk menangani dataset
multidimensi dengan metode pelabelan seperti pada struktur DataFrame di pustaka pandas. Hal ini sangatlah menguntungkan bagi kaum awam yang terbiasa
menangani data tabular, untuk mengeksplorasi data multidimensi secara lebih intuitif. Tutorial ini sendiri lebih berfokus pada analisis sederhana data luaran model iklim
berformat NetCDF menggunakan xarray. Diharapkan dengan hadirnya tutorial ini, dapat membantu kesulitan para praktisi dan mahasiswa S-1, utamanya untuk bidang non-geosains dalam mengeksplorasi data berformat NetCDF.
Untuk mereproduksi tutorial ini pastikan kalian telah melakukan hal - hal sebagai berikut:
  1. Jalankan: git clone git@github.com:sandyherho/tutorial_xarray.git
  2. Unduh dan jalankan Anaconda versi 3.
  3. Jalankan perintah berikut ini: conda env create -f tutorial_xarray.yml
  4. Unduh data model iklim global yang dijadikan contoh pada folder Data di situs ini.
About
Merupakan buku tutorial bersumber terbuka tentang penanganan data berformat NetCDF dengan menggunakan pustaka xarray
osf.io/gvf37/
Topics
climate-analysiscmip5cuacageosainsgeosciencegeospatial-analysisiklimindonesiamaritime-continentmeteorological-datanetcdfoceanographyoseanografipython
Resources
Readme
CC0-1.0 license
Activity
Stars
0 stars
Watchers
1 watching
Forks
0 forks
Report repository
Releases
Packages
Used by
Contributors
Languages

, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
injectUserscript("// Force GitHub README to respect dark mode\n(function() {\n var style = document.createElement('style');\n style.textContent = '\n .markdown-body {\n color-scheme: dark light;\n }\n .markdown-body pre { background: #161b22 !important; }\n .markdown-body code { background: rgba(110, 118, 129, 0.4) !important; }\n .markdown-body table th, .markdown-body table td { border-color: #30363d !important; }\n .markdown-body img { background: #0d1117; }\n .markdown-body blockquote { border-left-color: #8b949e; }\n .markdown-body hr { border-color: #30363d; }\n ';\n document.head.appendChild(style);\n})();", "GitHub Dark Mode README Fix");
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:GitHub Dark Mode README Fix]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '

Skip to content
BranchesTags
Repository files navigation
Pengantar Analisis NetCDF menggunakan xarray
DOI
forthebadge made-with-python
made-with-latexOpen Source Love png1License: CC0-1.0
xarray merupakan pustaka di lingkungan komputasi ilmiah Python yang berguna untuk menangani dataset
multidimensi dengan metode pelabelan seperti pada struktur DataFrame di pustaka pandas. Hal ini sangatlah menguntungkan bagi kaum awam yang terbiasa
menangani data tabular, untuk mengeksplorasi data multidimensi secara lebih intuitif. Tutorial ini sendiri lebih berfokus pada analisis sederhana data luaran model iklim
berformat NetCDF menggunakan xarray. Diharapkan dengan hadirnya tutorial ini, dapat membantu kesulitan para praktisi dan mahasiswa S-1, utamanya untuk bidang non-geosains dalam mengeksplorasi data berformat NetCDF.
Untuk mereproduksi tutorial ini pastikan kalian telah melakukan hal - hal sebagai berikut:
  1. Jalankan: git clone git@github.com:sandyherho/tutorial_xarray.git
  2. Unduh dan jalankan Anaconda versi 3.
  3. Jalankan perintah berikut ini: conda env create -f tutorial_xarray.yml
  4. Unduh data model iklim global yang dijadikan contoh pada folder Data di situs ini.
About
Merupakan buku tutorial bersumber terbuka tentang penanganan data berformat NetCDF dengan menggunakan pustaka xarray
osf.io/gvf37/
Topics
climate-analysiscmip5cuacageosainsgeosciencegeospatial-analysisiklimindonesiamaritime-continentmeteorological-datanetcdfoceanographyoseanografipython
Resources
Readme
CC0-1.0 license
Activity
Stars
0 stars
Watchers
1 watching
Forks
0 forks
Report repository
Releases
Packages
Used by
Contributors
Languages

, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
injectUserscript("// Highlight search terms from Google/DuckDuckGo/Bing referrer\n(function() {\n var ref = document.referrer;\n var terms = [];\n \n if (ref.includes('google.com') || ref.includes('duckduckgo.com') || ref.includes('bing.com')) {\n var url = new URL(ref);\n var q = url.searchParams.get('q') || url.searchParams.get('p');\n if (q) {\n terms = q.split(/\\s+/).filter(function(t) { return t.length > 2; });\n }\n }\n \n if (terms.length === 0) return;\n \n var style = document.createElement('style');\n style.textContent = '.userscript-highlight { background: #fbbf24; color: #1a1a2e; padding: 1px 3px; border-radius: 2px; }';\n document.head.appendChild(style);\n \n function highlight(node) {\n if (node.nodeType === 3) { // text node\n var text = node.textContent;\n var found = false;\n terms.forEach(function(term) {\n var regex = new RegExp('(' + term.replace(/[.*+?^${}()|[\\]\\\\]/g, '\\\\') + ')', 'gi');\n if (regex.test(text)) {\n found = true;\n var frag = document.createDocumentFragment();\n var parts = text.split(regex);\n parts.forEach(function(part, i) {\n if (i % 2 === 0) {\n frag.appendChild(document.createTextNode(part));\n } else {\n var span = document.createElement('span');\n span.className = 'userscript-highlight';\n span.textContent = part;\n frag.appendChild(span);\n }\n });\n node.parentNode.replaceChild(frag, node);\n }\n });\n } else if (node.nodeType === 1 && node.childNodes) { // element\n var skipTags = ['SCRIPT', 'STYLE', 'NOSCRIPT', 'TEXTAREA', 'INPUT', 'SELECT'];\n if (!skipTags.includes(node.tagName)) {\n Array.from(node.childNodes).forEach(highlight);\n }\n }\n }\n \n highlight(document.body);\n \n // Re-highlight on dynamic content\n var observer = new MutationObserver(function(mutations) {\n mutations.forEach(function(m) {\n m.addedNodes.forEach(function(node) {\n if (node.nodeType === 1 || node.nodeType === 3) highlight(node);\n });\n });\n });\n observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });\n})();", "Highlight Search Terms");
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Highlight Search Terms]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '

Skip to content
BranchesTags
Repository files navigation
Pengantar Analisis NetCDF menggunakan xarray
DOI
forthebadge made-with-python
made-with-latexOpen Source Love png1License: CC0-1.0
xarray merupakan pustaka di lingkungan komputasi ilmiah Python yang berguna untuk menangani dataset
multidimensi dengan metode pelabelan seperti pada struktur DataFrame di pustaka pandas. Hal ini sangatlah menguntungkan bagi kaum awam yang terbiasa
menangani data tabular, untuk mengeksplorasi data multidimensi secara lebih intuitif. Tutorial ini sendiri lebih berfokus pada analisis sederhana data luaran model iklim
berformat NetCDF menggunakan xarray. Diharapkan dengan hadirnya tutorial ini, dapat membantu kesulitan para praktisi dan mahasiswa S-1, utamanya untuk bidang non-geosains dalam mengeksplorasi data berformat NetCDF.
Untuk mereproduksi tutorial ini pastikan kalian telah melakukan hal - hal sebagai berikut:
  1. Jalankan: git clone git@github.com:sandyherho/tutorial_xarray.git
  2. Unduh dan jalankan Anaconda versi 3.
  3. Jalankan perintah berikut ini: conda env create -f tutorial_xarray.yml
  4. Unduh data model iklim global yang dijadikan contoh pada folder Data di situs ini.
About
Merupakan buku tutorial bersumber terbuka tentang penanganan data berformat NetCDF dengan menggunakan pustaka xarray
osf.io/gvf37/
Topics
climate-analysiscmip5cuacageosainsgeosciencegeospatial-analysisiklimindonesiamaritime-continentmeteorological-datanetcdfoceanographyoseanografipython
Resources
Readme
CC0-1.0 license
Activity
Stars
0 stars
Watchers
1 watching
Forks
0 forks
Report repository
Releases
Packages
Used by
Contributors
Languages

, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
injectUserscript("// Strip utm_, fbclid, gclid, etc. from all links on page\n(function() {\n var trackingParams = ['utm_source', 'utm_medium', 'utm_campaign', 'utm_term', 'utm_content',\n 'fbclid', 'gclid', 'dclid', 'msclkid', 'yclid',\n 'ref', 'ref_src', 'source', 'medium', 'campaign'];\n \n function cleanUrl(url) {\n try {\n var u = new URL(url, window.location.origin);\n var changed = false;\n trackingParams.forEach(function(p) {\n if (u.searchParams.has(p)) {\n u.searchParams.delete(p);\n changed = true;\n }\n });\n return changed ? u.toString() : url;\n } catch (e) {\n return url;\n }\n }\n \n function cleanLinks() {\n document.querySelectorAll('a[href]').forEach(function(a) {\n var clean = cleanUrl(a.href);\n if (clean !== a.href) a.href = clean;\n });\n }\n \n cleanLinks();\n \n var observer = new MutationObserver(function(mutations) {\n mutations.forEach(function(m) {\n m.addedNodes.forEach(function(node) {\n if (node.nodeType === 1) {\n if (node.tagName === 'A') cleanLinks();\n node.querySelectorAll('a[href]').forEach(function(a) {\n var clean = cleanUrl(a.href);\n if (clean !== a.href) a.href = clean;\n });\n }\n });\n });\n });\n observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });\n})();", "Remove Tracking Parameters from Links");
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Remove Tracking Parameters from Links]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "youtube.com";
var __re = new RegExp('^' + "youtube\\.com" + '

Skip to content
BranchesTags
Repository files navigation
Pengantar Analisis NetCDF menggunakan xarray
DOI
forthebadge made-with-python
made-with-latexOpen Source Love png1License: CC0-1.0
xarray merupakan pustaka di lingkungan komputasi ilmiah Python yang berguna untuk menangani dataset
multidimensi dengan metode pelabelan seperti pada struktur DataFrame di pustaka pandas. Hal ini sangatlah menguntungkan bagi kaum awam yang terbiasa
menangani data tabular, untuk mengeksplorasi data multidimensi secara lebih intuitif. Tutorial ini sendiri lebih berfokus pada analisis sederhana data luaran model iklim
berformat NetCDF menggunakan xarray. Diharapkan dengan hadirnya tutorial ini, dapat membantu kesulitan para praktisi dan mahasiswa S-1, utamanya untuk bidang non-geosains dalam mengeksplorasi data berformat NetCDF.
Untuk mereproduksi tutorial ini pastikan kalian telah melakukan hal - hal sebagai berikut:
  1. Jalankan: git clone git@github.com:sandyherho/tutorial_xarray.git
  2. Unduh dan jalankan Anaconda versi 3.
  3. Jalankan perintah berikut ini: conda env create -f tutorial_xarray.yml
  4. Unduh data model iklim global yang dijadikan contoh pada folder Data di situs ini.
About
Merupakan buku tutorial bersumber terbuka tentang penanganan data berformat NetCDF dengan menggunakan pustaka xarray
osf.io/gvf37/
Topics
climate-analysiscmip5cuacageosainsgeosciencegeospatial-analysisiklimindonesiamaritime-continentmeteorological-datanetcdfoceanographyoseanografipython
Resources
Readme
CC0-1.0 license
Activity
Stars
0 stars
Watchers
1 watching
Forks
0 forks
Report repository
Releases
Packages
Used by
Contributors
Languages

, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
injectUserscript("// Auto-enable theater mode on YouTube\n(function() {\n function tryTheater() {\n var btn = document.querySelector('button[aria-label=\"Theater mode\"], ytd-player #player button[title=\"Theater mode\"]');\n if (btn && !btn.classList.contains('activated')) {\n btn.click();\n }\n }\n \n // Try immediately\n tryTheater();\n \n // Try after navigation (SPA)\n var lastUrl = location.href;\n setInterval(function() {\n if (location.href !== lastUrl) {\n lastUrl = location.href;\n setTimeout(tryTheater, 500);\n }\n }, 1000);\n \n // Also try on player load\n var observer = new MutationObserver(tryTheater);\n observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });\n})();", "YouTube Theater Mode Default");
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:YouTube Theater Mode Default]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '

Skip to content
BranchesTags
Repository files navigation
Pengantar Analisis NetCDF menggunakan xarray
DOI
forthebadge made-with-python
made-with-latexOpen Source Love png1License: CC0-1.0
xarray merupakan pustaka di lingkungan komputasi ilmiah Python yang berguna untuk menangani dataset
multidimensi dengan metode pelabelan seperti pada struktur DataFrame di pustaka pandas. Hal ini sangatlah menguntungkan bagi kaum awam yang terbiasa
menangani data tabular, untuk mengeksplorasi data multidimensi secara lebih intuitif. Tutorial ini sendiri lebih berfokus pada analisis sederhana data luaran model iklim
berformat NetCDF menggunakan xarray. Diharapkan dengan hadirnya tutorial ini, dapat membantu kesulitan para praktisi dan mahasiswa S-1, utamanya untuk bidang non-geosains dalam mengeksplorasi data berformat NetCDF.
Untuk mereproduksi tutorial ini pastikan kalian telah melakukan hal - hal sebagai berikut:
  1. Jalankan: git clone git@github.com:sandyherho/tutorial_xarray.git
  2. Unduh dan jalankan Anaconda versi 3.
  3. Jalankan perintah berikut ini: conda env create -f tutorial_xarray.yml
  4. Unduh data model iklim global yang dijadikan contoh pada folder Data di situs ini.
About
Merupakan buku tutorial bersumber terbuka tentang penanganan data berformat NetCDF dengan menggunakan pustaka xarray
osf.io/gvf37/
Topics
climate-analysiscmip5cuacageosainsgeosciencegeospatial-analysisiklimindonesiamaritime-continentmeteorological-datanetcdfoceanographyoseanografipython
Resources
Readme
CC0-1.0 license
Activity
Stars
0 stars
Watchers
1 watching
Forks
0 forks
Report repository
Releases
Packages
Used by
Contributors
Languages

, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
injectUserscript("// Remove or un-stick sticky/fixed headers that block content\n(function() {\n function unstick() {\n document.querySelectorAll('header, nav, [role=\"banner\"], .header, .navbar, .sticky, .fixed-top, [style*=\"position: fixed\"], [style*=\"position:sticky\"]').forEach(function(el) {\n if (el.style.position === 'fixed' || el.style.position === 'sticky' || \n getComputedStyle(el).position === 'fixed' || getComputedStyle(el).position === 'sticky') {\n el.style.position = 'static';\n el.style.top = 'auto';\n el.style.zIndex = 'auto';\n }\n });\n }\n \n unstick();\n \n var observer = new MutationObserver(unstick);\n observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true, attributes: true, attributeFilter: ['style', 'class'] });\n})();", "Kill Sticky Headers");
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Kill Sticky Headers]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '

Skip to content
BranchesTags
Repository files navigation
Pengantar Analisis NetCDF menggunakan xarray
DOI
forthebadge made-with-python
made-with-latexOpen Source Love png1License: CC0-1.0
xarray merupakan pustaka di lingkungan komputasi ilmiah Python yang berguna untuk menangani dataset
multidimensi dengan metode pelabelan seperti pada struktur DataFrame di pustaka pandas. Hal ini sangatlah menguntungkan bagi kaum awam yang terbiasa
menangani data tabular, untuk mengeksplorasi data multidimensi secara lebih intuitif. Tutorial ini sendiri lebih berfokus pada analisis sederhana data luaran model iklim
berformat NetCDF menggunakan xarray. Diharapkan dengan hadirnya tutorial ini, dapat membantu kesulitan para praktisi dan mahasiswa S-1, utamanya untuk bidang non-geosains dalam mengeksplorasi data berformat NetCDF.
Untuk mereproduksi tutorial ini pastikan kalian telah melakukan hal - hal sebagai berikut:
  1. Jalankan: git clone git@github.com:sandyherho/tutorial_xarray.git
  2. Unduh dan jalankan Anaconda versi 3.
  3. Jalankan perintah berikut ini: conda env create -f tutorial_xarray.yml
  4. Unduh data model iklim global yang dijadikan contoh pada folder Data di situs ini.
About
Merupakan buku tutorial bersumber terbuka tentang penanganan data berformat NetCDF dengan menggunakan pustaka xarray
osf.io/gvf37/
Topics
climate-analysiscmip5cuacageosainsgeosciencegeospatial-analysisiklimindonesiamaritime-continentmeteorological-datanetcdfoceanographyoseanografipython
Resources
Readme
CC0-1.0 license
Activity
Stars
0 stars
Watchers
1 watching
Forks
0 forks
Report repository
Releases
Packages
Used by
Contributors
Languages

, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
injectUserscript("// Universal Dark Mode - works on any site\n(function() {\n var enabled = true;\n \n function applyDarkMode() {\n if (!enabled) return;\n \n // Create style element if it doesn't exist\n var style = document.getElementById('universal-dark-mode-style');\n if (!style) {\n style = document.createElement('style');\n style.id = 'universal-dark-mode-style';\n document.head.appendChild(style);\n }\n \n // Dark mode CSS - inverts colors but preserves images/video\n style.textContent = '\n /* Invert everything except media */\n html {\n filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important;\n background: #1a1a2e !important;\n }\n \n /* Restore images, videos, iframes, canvas */\n img, video, iframe, canvas, svg, picture, [style*=\"background-image\"] {\n filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important;\n }\n \n /* Preserve specific elements that should not be inverted */\n .no-dark-mode, .no-dark-mode *,\n [data-theme=\"light\"], [data-theme=\"light\"],\n .ace_editor, .ace_editor *,\n .CodeMirror, .CodeMirror *,\n .monaco-editor, .monaco-editor *,\n .markdown-body pre, .markdown-body pre *,\n .highlight, .highlight *,\n pre code, pre code * {\n filter: none !important;\n }\n \n /* Fix common UI elements */\n .modal, .popup, .dropdown-menu, .tooltip, .popover {\n filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important;\n background: #2d2d44 !important;\n border-color: #444 !important;\n }\n \n /* Scrollbars */\n ::-webkit-scrollbar { background: #1a1a2e !important; }\n ::-webkit-scrollbar-thumb { background: #444 !important; }\n ::-webkit-scrollbar-thumb:hover { background: #555 !important; }\n \n /* Selection */\n ::selection { background: #4ecdc4 !important; color: #1a1a2e !important; }\n ::-moz-selection { background: #4ecdc4 !important; color: #1a1a2e !important; }\n ';\n }\n \n function removeDarkMode() {\n var style = document.getElementById('universal-dark-mode-style');\n if (style) style.remove();\n }\n \n // Toggle with Alt+Shift+D\n document.addEventListener('keydown', function(e) {\n if (e.altKey && e.shiftKey && e.key === 'D') {\n e.preventDefault();\n enabled = !enabled;\n if (enabled) {\n applyDarkMode();\n console.log('[Universal Dark Mode] Enabled');\n } else {\n removeDarkMode();\n console.log('[Universal Dark Mode] Disabled');\n }\n }\n });\n \n // Apply on load\n applyDarkMode();\n \n // Re-apply on dynamic content\n var observer = new MutationObserver(function(mutations) {\n if (enabled && !document.getElementById('universal-dark-mode-style')) {\n applyDarkMode();\n }\n });\n observer.observe(document.head, { childList: true });\n \n console.log('[Universal Dark Mode] Loaded - Press Alt+Shift+D to toggle');\n})();", "Universal Dark Mode");
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Universal Dark Mode]', __e); }
})();
})();

Skip to content
BranchesTags
Repository files navigation
Pengantar Analisis NetCDF menggunakan xarray
DOI
forthebadge made-with-python
made-with-latexOpen Source Love png1License: CC0-1.0
xarray merupakan pustaka di lingkungan komputasi ilmiah Python yang berguna untuk menangani dataset
multidimensi dengan metode pelabelan seperti pada struktur DataFrame di pustaka pandas. Hal ini sangatlah menguntungkan bagi kaum awam yang terbiasa
menangani data tabular, untuk mengeksplorasi data multidimensi secara lebih intuitif. Tutorial ini sendiri lebih berfokus pada analisis sederhana data luaran model iklim
berformat NetCDF menggunakan xarray. Diharapkan dengan hadirnya tutorial ini, dapat membantu kesulitan para praktisi dan mahasiswa S-1, utamanya untuk bidang non-geosains dalam mengeksplorasi data berformat NetCDF.
Untuk mereproduksi tutorial ini pastikan kalian telah melakukan hal - hal sebagai berikut:
  1. Jalankan: git clone git@github.com:sandyherho/tutorial_xarray.git
  2. Unduh dan jalankan Anaconda versi 3.
  3. Jalankan perintah berikut ini: conda env create -f tutorial_xarray.yml
  4. Unduh data model iklim global yang dijadikan contoh pada folder Data di situs ini.
About
Merupakan buku tutorial bersumber terbuka tentang penanganan data berformat NetCDF dengan menggunakan pustaka xarray
osf.io/gvf37/
Topics
climate-analysiscmip5cuacageosainsgeosciencegeospatial-analysisiklimindonesiamaritime-continentmeteorological-datanetcdfoceanographyoseanografipython
Resources
Readme
CC0-1.0 license
Activity
Stars
0 stars
Watchers
1 watching
Forks
0 forks
Report repository
Releases
Packages
Used by
Contributors
Languages