2026-11-05 17:42:11
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74
zarrviewer
74
zarrviewer
@@ -43,7 +43,6 @@ def main():
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print(f"Error al abrir el Zarr: {e}", file=sys.stderr)
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sys.exit(1)
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# 1. Si no hay más argumentos que el archivo (o si se pidió el header), mostramos información útil.
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if len(sys.argv) == 2 or args.header:
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print("="*60)
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print(f" ESTRUCTURA DEL ARCHIVO ZARR: {args.zarr_path}")
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@@ -54,13 +53,13 @@ def main():
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print(" VARIABLES DISPONIBLES PARA GRAFICAR (-v):")
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print("="*60)
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# Mostramos las variables y sus dimensiones para orientar al usuario
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for var in ds.data_vars:
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dims = ds[var].dims
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print(f" - {var} {list(dims)}")
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print("\nEjemplo de uso:")
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print(f" zarrviewer {args.zarr_path} -v {list(ds.data_vars)[0]}")
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if len(ds.data_vars) > 0:
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print(f" zarrviewer {args.zarr_path} -v {list(ds.data_vars)[0]}")
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sys.exit(0)
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# =====================================================================
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@@ -85,15 +84,27 @@ def main():
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print("No se encontró una coordenada temporal.", file=sys.stderr)
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sys.exit(1)
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time_dim = ds[time_coord].dims[0]
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times = ds[time_coord].values
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total = len(times)
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# === CORRECCIÓN VITAL: Manejo de snapshot estático (0 dimensiones temporales) ===
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dims_of_time = ds[time_coord].dims
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if len(dims_of_time) > 0:
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time_dim = dims_of_time[0]
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times = ds[time_coord].values
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total = len(times)
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print(f"Usando coordenada temporal: '{time_coord}' (Eje dimensional: '{time_dim}')")
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else:
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# Es un único frame estático
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time_dim = None
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times = [ds[time_coord].values[()]]
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total = 1
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print(f"Usando coordenada temporal: '{time_coord}' (Snapshot estático, sin eje)")
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print(f"Usando coordenada temporal: '{time_coord}' (Eje dimensional: '{time_dim}')")
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print(f"Total de frames en el Zarr: {total}\n")
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def format_time(t):
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return pd.to_datetime(t).strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
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try:
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return pd.to_datetime(t).strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
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except:
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return str(t)
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if args.all:
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for t in times:
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@@ -141,24 +152,33 @@ def main():
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print(f"-> Detectado formato de mapa (Dimensiones: {other_dims}).")
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print(f"-> Extrayendo último frame ({ultimo_time_str})...")
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ds_plot = ds[var_name].isel({time_dim: -1})
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# Cortamos en tiempo SOLO si la variable depende del tiempo
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ds_plot = ds[var_name]
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if time_dim and time_dim in ds_plot.dims:
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ds_plot = ds_plot.isel({time_dim: -1})
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plot_kwargs = {}
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# Búsqueda oportunista de georreferencia
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# Buscamos georreferencia (agregué 'y' y 'x' para que use los de UTM por defecto)
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lat_name, lon_name = None, None
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for lat in ['lat', 'latitude', 'XLAT', 'xlat']:
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if lat in ds.variables:
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for lat in ['lat', 'latitude', 'XLAT', 'xlat', 'y']:
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if lat in ds.variables or lat in ds.coords:
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lat_name = lat
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break
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for lon in ['lon', 'longitude', 'XLONG', 'xlon']:
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if lon in ds.variables:
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for lon in ['lon', 'longitude', 'XLONG', 'xlon', 'x']:
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||||
if lon in ds.variables or lon in ds.coords:
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lon_name = lon
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break
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if lat_name and lon_name:
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print(f"-> Georreferencia detectada: '{lat_name}', '{lon_name}'. Aplicando ejes...")
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lat_arr = ds[lat_name].isel({time_dim: -1}) if time_dim in ds[lat_name].dims else ds[lat_name]
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lon_arr = ds[lon_name].isel({time_dim: -1}) if time_dim in ds[lon_name].dims else ds[lon_name]
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lat_arr = ds[lat_name]
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if time_dim and time_dim in lat_arr.dims:
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lat_arr = lat_arr.isel({time_dim: -1})
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lon_arr = ds[lon_name]
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if time_dim and time_dim in lon_arr.dims:
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lon_arr = lon_arr.isel({time_dim: -1})
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ds_plot = ds_plot.assign_coords({lat_name: lat_arr, lon_name: lon_arr})
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plot_kwargs['x'] = lon_name
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@@ -167,17 +187,13 @@ def main():
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plt.figure(figsize=(8, 10))
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cmap_choice = 'Blues' if var_name in ['tp', 'sd', 'snowc', 'RAINNC', 'RAINC'] else 'viridis'
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plot_kwargs['cmap'] = cmap_choice
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# Achicar la barra de colores a la mitad
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plot_kwargs['cbar_kwargs'] = {'shrink': 0.5}
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ds_plot.plot(**plot_kwargs)
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# Mantener proporción georeferenciada 1:1
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plt.gca().set_aspect('equal')
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plt.title(f"{var_name} | Frame: {ultimo_time_str}")
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nombre_imagen = f"mapa_{var_name}_{pd.to_datetime(times[-1]).strftime('%Y%m%d_%H%M')}.png"
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nombre_imagen = f"mapa_{var_name}.png" if time_dim is None else f"mapa_{var_name}_{pd.to_datetime(times[-1]).strftime('%Y%m%d_%H%M')}.png"
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# CASO B: Puntos / Estaciones (1D adicional)
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elif len(other_dims) == 1:
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@@ -187,9 +203,7 @@ def main():
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if dim_val_request is None:
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print(f"Se detectó que la variable '{var_name}' está asociada a la dimensión: '{dim_name}'")
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print(f"Valores posibles para {dim_name}:")
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# Imprimir valores con salto de línea para facilitar el uso
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print(", ".join(map(str, dim_values)) + "\n")
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print("Ejemplos de uso (cópialos y pégalos):")
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for ex in dim_values[:3]:
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print(f" zarrviewer {args.zarr_path} -v {var_name}:{ex}")
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@@ -206,29 +220,31 @@ def main():
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sys.exit(1)
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print(f"-> Detectada serie de tiempo para {dim_name} = {casted_val}")
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print(f"-> Extrayendo los últimos {args.npoints} registros...")
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ds_plot = ds[var_name].sel({dim_name: casted_val})
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ds_plot = ds[var_name].sel({dim_name: casted_val}).isel({time_dim: slice(-args.npoints, None)})
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if time_dim and time_dim in ds_plot.dims:
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print(f"-> Extrayendo los últimos {args.npoints} registros...")
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ds_plot = ds_plot.isel({time_dim: slice(-args.npoints, None)})
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plt.figure(figsize=(10, 5))
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ds_plot.plot.line(marker='o', linestyle='-', color='#1f77b4')
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plt.title(f"Serie de tiempo: {var_name} ({dim_name}: {casted_val})")
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plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.6)
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nombre_imagen = f"serie_{var_name}_{casted_val}.png"
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# CASO C: Serie de tiempo global (0 dimensiones)
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else:
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print(f"-> Detectada serie de tiempo unidimensional global.")
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print(f"-> Extrayendo los últimos {args.npoints} registros...")
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ds_plot = ds[var_name]
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ds_plot = ds[var_name].isel({time_dim: slice(-args.npoints, None)})
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if time_dim and time_dim in ds_plot.dims:
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print(f"-> Extrayendo los últimos {args.npoints} registros...")
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||||
ds_plot = ds_plot.isel({time_dim: slice(-args.npoints, None)})
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plt.figure(figsize=(10, 5))
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ds_plot.plot.line(marker='o')
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plt.title(f"Serie global: {var_name}")
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||||
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.6)
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nombre_imagen = f"serie_global_{var_name}.png"
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plt.tight_layout()
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