Discussion :

[GlmGil]

Bonsoir, Je travaille avec des matrices 2D contenant, pour un certain nombre de particule: les latitudes et longitudes de chaque particule en fonction des pas de temps :

Code :

S�lectionner tout - Visualiser dans une fen�tre � part

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    Tabtime = np.zeros(0)
    Tabpart = np.zeros(0)
    Tabtime = np.arange(0, 87,1)
    Tabpart = np.arange(0, 15,1)
    for i in Tabtime:
    for j in Tabpart:     
        if l[i][j] <= 120 and l[i][j] >= 26:
             if L[i][j] >= 15 and L[i][j] <= 45:   
                lt[i][j] = np.append(lt, l[i][j])
                Lt[i][j] = np.append(Lt, L[i][j])

Tabtime contient les 87 pas de temps, et Tabpart contient les particules, ce que je cherche � faire est de garder les coordonn�es des particules qui se situent uniquement entre 26� et 120� de longitude et 15� � 45� de Latitude.
J'essaye de ranger ces coordonn�es selectionn�s dans deux nouvelles matrices mais avec mon code je n'arrive pas � les remplir :

Code :

S�lectionner tout - Visualiser dans une fen�tre � part

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print(lt)                
 
>> 
[[0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
 ...
 [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]]

Si vous auriez une id�e pour cela je veux bien

Merci!

[charliemtx]

Bonjour,

Je ne suis pas sur de comprendre votre code ; les variables l,lt,L,Lt ne sont jamais initialis�es et pourtant vous utilisez leur valeur ? D'o� viennent ces valeurs ? Un fichier excel ?

Si je comprends bien, � chaque pas de temps, vous avez une matrice qui vous donne la latitude et la longitude de chaque particule, est-ce que ce genre de chose vous convient ?

Code :

S�lectionner tout - Visualiser dans une fen�tre � part

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import pandas as pd
 
# Create fake dataframe
df = pd.DataFrame(columns=['particle','latitude','longitude'])
df.set_index('particle', inplace=True) # Set particle as index
 
# Create fake data
import random
for i in range(100) : df.loc[str(i)]=[random.random(),random.random()]
 
# Extract data, filter over latitude AND longitude
filtered_data = df[(df['latitude']>0.5) & (df['longitude']<0.5)]
print(filtered_data)

[lg_53]

Et sans utiliser pandas, la fonction np.where devrait suffire � r�pondre � votre besoin !

[GlmGil]

Bonjour,
merci pour la r�ponse,

Toutes ces variables ont �t� initialis�es plus t�t dans le code, voici le code depuis le d�but :

Code :

S�lectionner tout - Visualiser dans une fen�tre � part

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import netCDF4 as ndf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import glob
import math
 
 
 
ext="*.nc4"
for files in sorted(glob.glob(ext),reverse=True):
    print(files)  
    part_ds = ndf.Dataset(files, "r", format="NETCDF4")  
    part = part_ds.variables['part']    
    t = part_ds.variables['time']      
    l = part_ds.variables['lon']  
    L = part_ds.variables['lat']
    O = part_ds.variables['O3']
    T = part_ds.variables['T']
    PV = part_ds.variables['PV']
    p = part_ds.variables['p']   
    Tabtime = np.zeros(0)
    Tabpart = np.zeros(0)
    Tabtime = np.arange(0, len(t),1)
    Tabpart = np.arange(0, 15,1)
    lt=np.zeros((len(t),15))
    Lt=np.zeros((len(t),15))
 
    for i in Tabtime:
        for j in Tabpart:     
            if l[i][j] <= 120 and l[i][j] >= 26:
                 if L[i][j] >= 15 and L[i][j] <= 45:   
                    lt[i][j] = np.append(lt, l[i][j])
                    Lt[i][j] = np.append(Lt, L[i][j])
 
print(lt)

Les donn�es sont import�es depuis un ensemble de fichier NetCDF, dans lesquels elles sont sont la forme time(particule, longitude, latitude).

Donc vous avez bien compris les donn�es que je traite. Par contre moi je ne sais pas exactement comment utiliser votre code dans mon cas.

D'ailleurs je cherche plus globalement � r�cup�rer toutes les valeurs (O , T, PV, p, L, l) uniquement dans le cas des particules qui sont � : 15�<L<45� et 26�<l<120�.

[wiztricks]

Salut,

D�j� votre code n'affiche que les donn�es du dernier fichier puisque les variables sont r�initialis�es � chaque it�ration.
Ensuite, v�rifiez que les conditions

Code :

S�lectionner tout - Visualiser dans une fen�tre � part

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            if l[i][j] <= 120 and l[i][j] >= 26:
                 if L[i][j] >= 15 and L[i][j] <= 45:

sont vraies de temps en temps car arriv� �:

Code :

S�lectionner tout - Visualiser dans une fen�tre � part

                    lt[i][j] = np.append(lt, l[i][j])

�� devrait se vautrer.

Pour le reste vous avez d�j� un probl�me de coh�rence "� la base".

Code :

S�lectionner tout - Visualiser dans une fen�tre � part

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    lt=np.zeros((len(t),15))
    Lt=np.zeros((len(t),15))

cr�e des tableaux avec de tas de z�ros.... et la condition ne sera jamais vraie.

Apr�s on peut utiliser des fonctionnalit�s un peu plus avanc�es mais pour l'instant, �� ne marche pas parce que vous n'�tes pas assez attentif � ce que vous avez �crit.

- W