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小编给大家分享一下python如何读取与处理netcdf数据方式,希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获,下面让我们一起去探讨吧!
创新互联是一家专业提供临武企业网站建设,专注与网站设计、成都做网站、H5高端网站建设、小程序制作等业务。10年已为临武众多企业、政府机构等服务。创新互联专业网站设计公司优惠进行中。python是什么意思Python是一种跨平台的、具有解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言,其最初的设计是用于编写自动化脚本,随着版本的不断更新和新功能的添加,常用于用于开发独立的项目和大型项目。
netcdf是气候数据中的主流格式,当涉及到大范围的全球数万个格网点数据时,使用python脚本可以较快地读取与处理。
import netCDF4 from netCDF4 import Dataset import numpy as np import sys import os #计算日期数 import datetime d1=datetime.date(1900,1,1) d3 = d1 + datetime.timedelta(days =100) print (d3) #查看nc数据基本信息 nc_obj=Dataset('precip.nc') print(nc_obj) #查看nc数据各个变量的信息 print(nc_obj.variables.keys()) for i in nc_obj.variables.keys(): print('___________________________________________') print(i) print(nc_obj.variables[i]) precip=(nc_obj.variables['precip'][:]) lat=(nc_obj.variables['lat'][:]) lon=(nc_obj.variables['lon'][:])
举例子
#39.76,116.25所在经纬度网格大致位于北京市大兴区,查询2012年年总降水量为523.8mm,大致吻合常规结果(百度百科大兴区年平均降水量约为556mm)。 l1=[] for i in range(23377,23742): #2012年时间区间 l1.append(data[i][0][100][592]) #100,592为经纬度标记 print(np.sum(l1))
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