如何使用Python创建NetCDF文件
之前介绍过如何使用Python处理NetCDF格式文件，这次介绍一下如何创建NetCDF文件。
使用netcdf4-python创建netCDF格式文件通常按照如下流程：
1) 打开/创建netCDF文件对象
2) 定义数据维度
3) 基于定义的维度创建变量
4) 存储数据到变量
5) 为变量和数据集添加属性
6) 关闭文件对象
示例代码如下：
from datetime import datetime
import numpy as np
import pandas as pd
import netCDF4 as nc
## create NetCDF file
newfile = nc.Dataset('newfile.nc', 'w', format='NETCDF4')
## define dimesions
long = newfile.createDimension('longitude', size=360)
lati = newfile.createDimension('latitude', size=180)
heights = newfile.createDimension('height', size=15)
times = newfile.createDimension('time', size=None)
## define variables for storing data
lon = newfile.createVariable('lon', 'f4', dimensions='longitude')
lat = newfile.createVariable('lat', 'f4', dimensions='latitude')
height = newfile.createVariable('height', 'f4', dimensions='height')
time = newfile.createVariable('times', 'S19', dimensions='time')
temps = newfile.createVariable('temperature', 'f4', dimensions=('longitude', 'latitude', 'height', 'time'))
## generate random values
temp = np.random.randint(-40, 40, size=(360, 180, 15, 24))
date_range = pd.date_range(datetime(2019, 6, 1, 0), datetime(2019, 6, 1, 23), freq='1h')
## add data to variables
lon[:] = np.arange(-180, 180)
lat[:] = np.arange(-90, 90)
height[:] = [10, 50, 100, 150, 200, 500, 1000, 1500, 2000, 3000, 4000, 5000, 6000, 8000, 10000]
temps[...] = temp
for i in range(24):
time[i] = date_range[i].strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
## add attributes
#add global attributes
newfile.title = 'Example of create NetCDF file using netcdf4-python'
newfile.start_time = time[i]
newfile.times = time.shape[0]
newfile.history = 'Created ' + datetime(2019, 6, 1, 0, 0, 0).strftime('%Y-%m-%d %H:%M%S')
#add local attributes to variable
lon.description = 'longitude, west is negative'
lon.units = 'degrees east'
lat.description = 'latitude, south is negative'
lat.units = 'degrees north'
time.description = 'time, unlimited dimension'
time.units = 'times since {0:s}'.format(time[0])
temps.description = 'temperature, random value generated by numpy'
temps.units = 'degree'
height.description = 'height, above ground level'
height.units = 'meters'
## close file
newfile.close()创建文件
创建nc文件和读取操作使用相同的命令 Dateset，只需要更改mode为w或者a，w表示写，a表示添加。然后需要指定文件的格式format，目前netCDF4-python支持以下格式：NETCDF3_CLASSIC, NETCDF3_64BIT_OFFSET, NETCDF3_64BIT_DATA, NETCDF4_CLASSIC 和 NETCDF4。
NETCDF3_CLASSIC是最初netCDF库所支持的格式，缺陷是文件大小不能超过2G，之后的格式没有此限制。NETCDF4_CLASSIC和NETCDF4格式支持HDF5，能够读取HDF5的库也可以处理这两种格式。
选择文件格式的时候需要注意上述的一些问题。更多的细节见官方文档。
定义维度
因为存储变量的大小取决于其对应的维度，而且变量存储也以维度为界定，所以要先定义维度。维度定义通过.createDimension方法实现。
定义维度时需要注意：netCDF格式文件中存在一个特殊维度：记录维度(record dimension)/无限维度(unlimited dimension)，通常是无限大小的，这与常规的经纬度等维度不同。通常时间维度为记录维度，是可以不断增加的。
上述示例中的时间维即为记录维度。通过.isunlimited方法可判断维度是否为记录维度。
定义变量
使用.createVariable方法可以创建变量，只需要给定变量名称，变量类型，变量维度等信息即可。也可以指定一些额外选项对数据进行压缩(精度要求不高/存储空间有限的情况下)。
目前支持的数据类型包括：f4(32位浮点数)，f8(64位浮点数)，i4(32位符号整型)，i2(16位符号整型)，i8(64位符号整型)，i1(8位符号整型)，u1(8位无符号整型)，u2(16位无符号整型)，u4(32位无符号整型)，u8(64位无符号整型)，S1(单字符字符串)。对应的旧文件格式数据类型为：f，d，h，s，b，B，c，i，l。
定义变量时可以定义单个变量或者使用组的形式定义变量，单个变量的定义只需要给定变量名即可，如上例所示。如果以组的形式定义变量，可使用类似linux路径的形式指定：/WRF/Variables/temperature，/Chem/Variables/PM2.5，CMAQ/Variables/PM2.5等形式。
更多细节见官方文档。
添加数据
添加数据没什么可说的，按照定义的变量和维度将对应的数据添加到对应变量即可。注意变量维度和数据类型。
添加属性
添加属性时分为全局属性和变量属性。全局属性是对应整个文件的属性，顾名思义，变量属性就是对应每个变量的属性。
在创建nc文件时，属性是可选的。但是为了更为明确的表述文件和变量的信息通常要添加属性，也建议添加属性。
上述所有操作完成后，即可关闭打开的文件对象，完成文件的写入操作。更多函数和方法细节和高级操作见官方文档。