ncplot — это программный инструмент и библиотека для интерактивного просмотра, анализа и быстрого прототипирования визуализаций данных, хранящихся в формате NetCDF с соблюдением соглашений CF и RAF. Проект ориентирован на удобную работу со многомерными массивами климатических и океанографических данных, предоставляя пользователю средства для просмотра метаданных, извлечения временных рядов и построения простых графиков без необходимости сложной предварительной обработки. ncplot часто используется как лёгкий интерфейс для предварительной инспекции наборов данных перед более детальной обработкой в научных рабочих процессах.
Исторически ncplot вырос из практической потребности исследователей и инженеров быстро оценивать содержимое NetCDF-файлов и получать представление о временных и пространственных структурах данных. В основе инструмента лежит использование стандартных библиотек для работы с NetCDF и xarray, что обеспечивает совместимость с общепринятыми метаданными и координатными системами. Если сведения о конкретной реализации ограничены или недоступны, описание ниже обобщает типичный набор функций и сценариев применения, ожидаемых от аналогичных пакетов для визуализации содержимого NetCDF/xarray.
- Интерактивный просмотр файлов: загрузка и навигация по структуре NetCDF-файла, просмотр переменных, координат и атрибутов.
- Быстрое построение графиков: моментальная визуализация одномерных и двумерных срезов данных, включая временные ряды и карты для быстрых проверок качества.
- Поддержка CF/RAF соглашений: корректная интерпретация стандартных метаданных, календарей, единиц и координатных привязок.
- Интеграция с xarray: использование возможностей xarray для ленивой загрузки, ресемплинга и агрегации данных перед визуализацией.
- Экспорт срезов: сохранение извлечённых временных рядов или пространственных срезов в удобных форматах для последующего анализа.
- Фильтрация и подвыборки: инструменты для выбора диапазонов по времени, глубине, широте/долготе и другим координатам.
- Предварительная обработка: простые операции над данными — нормализация, вычисление аномалий, сглаживание и агрегирование по временному шагу.
- Поддержка больших данных: механизмы ленивой загрузки и работы с частями файла без полного считывания в память.
- Параметризация визуализаций: настройка шкал, цветовых карт, меток осей и аннотаций для быстрого получения читаемых графиков.
- Простая встраиваемость: возможность использования как самостоятельного интерактивного приложения или как модуль в Jupyter-проектах и скриптах анализа данных.