Work with large scientific arrays by storing data in smaller blocks and reading selected portions. Guides compression, cloud storage, format migration, and NumPy, Dask, or Xarray integration while preserving dimensions, units, and other metadata.
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- Reading selected regions of large scientific arrays
- Choosing data blocks and compression settings
- Working with scientific arrays stored on S3 or GCS
K-Dense-AI/scientific-agent-skills☆ 5.3만2026년 10월 16일 업데이트
Chunked N-D arrays with compression and cloud storage. NumPy-style indexing. Backends: local, S3, GCS, ZIP, memory. Dask/Xarray integration for parallel and labeled computation. For lineage use lamindb; for labeled arrays use xarray.
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jaechang-hits/SciAgent-Skills☆ 3812026년 10월 16일 업데이트
Chunked N-D arrays for cloud storage. Compressed arrays, parallel I/O, S3/GCS integration, NumPy/Dask/Xarray compatible, for large-scale scientific computing pipelines.
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foryourhealth111-pixel/Vibe-Skills☆ 3.7천2026년 10월 18일 업데이트
Fetch weather/climate data via Earth2Studio data sources for specific variables and times. Do NOT use for inference pipelines, model discovery, or installation.
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NVIDIA/skills☆ 3.6천2026년 10월 18일 업데이트
Chunked N-D arrays for cloud storage. Compressed arrays, parallel I/O, S3/GCS integration, NumPy/Dask/Xarray compatible, for large-scale scientific computing pipelines.
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huang-sh/DeepScience☆ 42026년 7월 15일 업데이트