Python の N 次元のラベル付き配列とデータセット。 NumPy と Dask の上に構築されています。 NumPy に似た生の配列の上に次元、座標、属性の形式でラベルが導入され、物理科学におけるデータ分析がより直観的になり、エラーが発生しにくくなります。多次元科学データ、NetCDF/GRIB/Zarr ファイル、気候/天気/海洋データセット、リモート センシング、地理空間イメージング、Dask による大規模なメモリ不足データセット、ラベル付き配列操作の操作に使用します。
コマンドラインで xarray AI スキルを開発環境にすばやくインストール
ソース: tondevrel/scientific-agent-skills。
Xarray provides a pandas-like experience for multidimensional data. It is the core of the Pangeo ecosystem and is essential for working with NetCDF, GRIB, and Zarr formats.
Official docs: https://docs.xarray.dev/ Tutorials: https://tutorial.xarray.dev/ Search patterns: xr.DataArray, xr.Dataset, ds.sel, ds.groupby, ds.resample, xr.opendataset
| DataArray | A single labeled N-dimensional array. | Like a pandas.Series but N-D. | | Dataset | A dict-like container of multiple DataArrays. | Like a pandas.DataFrame but N-D. |
Python の N 次元のラベル付き配列とデータセット。 NumPy と Dask の上に構築されています。 NumPy に似た生の配列の上に次元、座標、属性の形式でラベルが導入され、物理科学におけるデータ分析がより直観的になり、エラーが発生しにくくなります。多次元科学データ、NetCDF/GRIB/Zarr ファイル、気候/天気/海洋データセット、リモート センシング、地理空間イメージング、Dask による大規模なメモリ不足データセット、ラベル付き配列操作の操作に使用します。 ソース: tondevrel/scientific-agent-skills。
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
npx skills add https://github.com/tondevrel/scientific-agent-skills --skill xarrayPython の N 次元のラベル付き配列とデータセット。 NumPy と Dask の上に構築されています。 NumPy に似た生の配列の上に次元、座標、属性の形式でラベルが導入され、物理科学におけるデータ分析がより直観的になり、エラーが発生しにくくなります。多次元科学データ、NetCDF/GRIB/Zarr ファイル、気候/天気/海洋データセット、リモート センシング、地理空間イメージング、Dask による大規模なメモリ不足データセット、ラベル付き配列操作の操作に使用します。 ソース: tondevrel/scientific-agent-skills。
ターミナルまたはコマンドラインツール（Terminal、iTerm、Windows Terminal など）を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/tondevrel/scientific-agent-skills --skill xarray インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code、Cursor、OpenClaw で使用できるようになります
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