下例中， time 和 level 都是无限维变量。可以包含多个无限维变量是netcdf 的一个新特征，之前的netcdf仅支持包含一个无限维变量，而且必须要包含在最左边，即第一个维度。 netcdf 文件中的属性 netcdf 文件中包含了两种类型的属性：全局属性和变量属性。前者提供的是组或整个数据集的信息，后者提供的是组中变量的信息。 从多个netcdf数据集中获取数据 如果你想从多个文件中获取一个变量的数据，可以使用 MFDataset 类进行数据获取。 相比使用单个文件名创建一个 Dataset 实例，MFDataset 实例可以通过一系列文件名或含有通配符的字符串从多个文件中获取数据。 这些关键词参数仅和 NETCDF4 和 NETCDF4_CLASSIC 文件相关，其他格式文件(NETCDF3_CLASSIC, NETCDF3_64BIT_OFFSET, NETCDF3_64BIT_DATA
前期的数据处理从海量的数据中提取有效信息，然后以一种简洁美观的方式呈现出来。 今年ECMWF Summer of Weather Code (ESoWC)其中一个主题就是基于Blender构建气象数据的高维可视化插件--BlenderNC，主要是面向netCDF格式文件。 此工具基于Python进行开发，充分利用了xarray等工具处理netCDF文件。 ECMWF部分的示例文档内容都是空的，然后我就用ERA5的数据简单测试了一下，加载速度还有可视化效果还可以，而且创建三维动态可视化非常的方便，只需要选中 Animate netCDF即可。 ERA5 2m温度测试效果 简单说一下目前存在的问题：建议用英文界面，中文的支持似乎存在一些问题；功能和文档还不是很完善。
领8888元新春采购礼包，抢爆款2核2G云服务器95元/年起，个人开发者加享折上折
变量 除了输出诊断变量外，wrf.getvar函数也可以用来提取常规的WRF输出的netCDF 变量。 为了在输出数组中包含所有文件中的所有时间，设置 timeidx 参数为 wrf.ALL_TIMES（或设置为 None）。 如果指定值的话，那么从每个文件中提取变量时，指定值将应用于每个文件。在具有多个时刻的多个文件中，这样做可能是没有意义的，因为每个文件的第 n 个索引可能表示不同的时刻。 # 从 netcdf 文件中获取地图对象 cart_proj = get_cartopy(wrfin=ncfile) # 从文件中获取地理边界，默认使用 XLAT, XLONG # 提供变量名，可以获取其栅格边界 因为cartopy 地图对象并不包含地理边界信息，因此仅返回一个 cartopy 对象。
上次我们说到了如何使用Python处理NetCDF格式文件，这次我们说一下如何使用python处理grib格式数据。 Grib格式是一种应用于气象领域的简明数据格式，由世界气象组织进行标准化。 由于pygrib，ncepgrib2和PyNIO等工具没有Windows版本，因此本文仅适用于Unix系统(Win10中的Linux子系统)，不适用于Windows系统。 data.messages ## 表示文件中总共有多少条数据 打印文件中所有记录信息 for d in data: print(d) pygrib所提供的处理方式类似二进制数据处理，其提供了一些处理二进制数据的方法 ，temp.latlons() 则包含了经纬度信息，temp.projparams 则包含了文件中的投影信息。 文末链接中提供了所使用的数据和shp文件，其中也包含了Notebook，Notebook中包含了更多的命令说明和绘图示例。
---- 1、前言 前面已经给大家介绍过如何用cdo配合shape文件提取CMIP6指定区域数据，这个思路首先需要用gdal将shape文件转为netCDF格式的文件，然后再用cdo ifthen进行裁剪 ，今天要给大家介绍的是如何用gepandas+salem库直接用shape文件对CMIP6文件进行掩码，无需把shape文件转换为netCDF格式文件，最后再调用cdo的selbox操作进行裁剪。 第三行，仅保留需要的风速数据，第四行，我们就把掩码后的数据另存为nc文件了。 注意：其实第三行的代码是可以去掉的，但是本人的shp文件可能存在一点问题，当没有提取sfcWind数据而直接保存时，第四行代码在执行时出现问题，故采取了折中的处理方式，大家在实际操作过程中，如何保存数据 掩码后的图片，仅包括中国区域： ?
这部分包含的时 wrf-python 模块中的API，如果wrf-python提供的函数不能满足你的需求，你也可以根据已有的API重新编写一个处理函数或是其它的诊断函数。 当然，大多数时候我们仅需要wrf-python已经提供的诊断函数和其它可调用函数，可能都不会使用到这些API。 用户API 方法 诊断 从WRF输出中返回基本诊断变量 插值 返回3D场插值到2D平面(指定垂直层)的值 坐标转换 返回经纬度坐标对应的X,Y坐标 网格去栅格 返回去栅格化后的变量，与NCL中的wrf_user_unstagger 函数效果相同 numpy 提取 返回 xarray.DataArray 实例中包含的 numpy.ndarray 数组 变量提取 从NetCDF文件或NetCDF文件对象序列中提取变量 辅助绘图 返回文件或是变量的地理边界 装饰器 算法装饰器 从封装函数输出进行单位转换的装饰器 元数据装饰器 为封装函数的输出设置元数据的装饰器 装饰器工具 确定文件中包含哪个变量的可调用类 类 可迭代封装器类 一个生成器和自定义可迭代类的封装类
更方便的是如果这个科学实验与气象、水文、温度等地理信息稍微沾点边的，完全也可以用 nc 进行存储， GeoTiff 顶多能多存几个波段（此处波段可以认为是气象、水文等不同信号），而 nc 可以存储不同波段的长时间观测结果 读取方式如下： dataset = netCDF4.Dataset('name.nc') # open the dataset 这样即可读出整个 nc 中的数据信息，如果需要获取某个 SUBDATASET 当然第一种方式就是使用 netCDF4 处理完之后，使用此框架写入 GeoTiff，但是这样不太优雅，而且使用了两个框架，明显过于麻烦，我们直接使用此框架从读数据开始处理。 当然也可以仅读取某个 Band 的信息。 这样我们就可以继续将此数据使用 numpy 等框架进行处理，处理完之后更重要的是要写入 GeoTiff 中（直白的说就是添加空间信息）。
3D打印中的下一个重要突破，可能就是利用同样的制造技术制造“ 4D材料”，这种材料可以随着时间的推移而变形，以响应周围环境的变化（比如湿度和温度）。它们有时也被称为“主动折叠”或“变形材料”系统。 绝妙定理是微分几何中关于曲面的曲率的重要定理，这定理说曲面的高斯曲率可以从曲面上的长度和角度的测量完全决定，无需理会曲面如何嵌入三维空间内。换言之，高斯曲率是曲面的内蕴不变量。 因此，为了用纸包把足球包上，必须在侧面和底部把纸弄皱，纸必须在所有合适的位置实现伸展或收缩。 ? 为了解决这个问题，van Rees团队使用网状的网格结构，而不是在最初的模拟中建模生成连续的纸张。 他们用橡胶材料制成晶格，当温度升高时，该材料会膨胀。晶格中的间隙使材料更容易适应其表面积剧烈变化。 这些形变材料可能被用来制造仅改变温度（或其他环境条件）就能自行展开和膨胀的帐篷。此外还可能制造可变形的望远镜镜片、支架，用于人造组织的支架和软体机器人等等。
netCDF4文件中。 ncks—netCDF Kitchen Sink ncks可以说是NCO中处理netCDF文件的又一神器（毕竟是厨房神器），是最长使用的命令之一。 ncks可以完成ncdump和nccopy的大部分功能，同时还可以实现文件的提取、分割等操作，还可以根据给定的网格文件对数据进行插值。 ncrcat可以从标准输入接受大量文件。 输入文件的大小可以是多变的，但是每个文件必须要有一个记录维度。记录坐标应该是单调的。 ncrcat无法解包数据，只能简单的从输入文件拷贝数据和元数据到输出文件。
想如今气象数据netCDF(.nc)为盛，用者甚多，初学者见之仰天长啸，倘若再由Python经手，netCDF4-python，Iris，xarray，UV-CDAT选择众多，劳心伤神事小，逼出选择困难症事大 说人话就是，经学前班大队长亲测利用Python中的xarray库处理nc数据非常方便。 如果nc文件中含有多个物理量，用open_dataarray()读取会报错，因此建议统一都用open_dataset()来读取文件。 提取物理量 从文件中读取数据ds = xarray.open_dataset() 假如数据中含有一个名为var的物理量可以通过ds.var或ds[var]来获取 实例 此处使用的是ERA-Interim 中2018年的月数据，包含10米的径向风、纬向风和2米气温,在ECMWF注册过的都可以直接下载。
以下文章来源于MeteoAI ，作者学前班大队长 想如今气象数据netCDF(.nc)为盛，用者甚多，初学者见之仰天长啸，倘若再由Python经手，netCDF4-python，Iris，xarray 说人话就是，经学前班大队长亲测利用Python中的xarray库处理nc数据非常方便。 如果nc文件中含有多个物理量，用open_dataarray()读取会报错，因此建议统一都用open_dataset()来读取文件。 提取物理量 从文件中读取数据ds = xarray.open_dataset() 假如数据中含有一个名为var的物理量可以通过ds.var或ds[var]来获取 实例 此处使用的是ERA-Interim 中2018年的月数据，包含10米的径向风、纬向风和2米气温,在ECMWF注册过的都可以直接下载。
xarray专题再次开讲，错过第一部分的可以先去补个课从xarray走向netCDF处理(一)：数据结构及数据读取。 今天要介绍的就是xarray的索引功能，通过索引你可以对数据进行切片，从整体中提取你所关注的区域、高度或者时间。 索引核心方法 在xarray的官方文档中给出了如下几种索引方式 ? Attributes: Conventions: CF-1.6 history: 2019-03-28 02:03:39 GMT by grib_to_netcdf-2.12.0: grib_to_n LONGITUDE_FORMATTER #x轴设为经度的格式 gl.yformatter = LATITUDE_FORMATTER #y轴设为纬度的格式 return fig, ax 对数据中感兴趣的区域进行提取并简单的可视化 EC-Interim_monthly_2018.nc') lat = ds.latitude lon = ds.longitude time = ds.time temp = (ds['t2m'] - 273.15) # 把温度转换为
它能过记录多维度的格网数据，所以有必要通过matlab提取 NC文件数据。此外，我们可以把格网数据存储到NC文件保存。 数据源中的变量数据 NcPath='01.nc'; lon1 =ncread(NcPath,'lon'); %读取lon所有数据 lon2 =ncread(NcPath,'lon',2,3,4 ); %从lon[2]开始，按间隔4，共读取3个数据 二、创建NC文件 (1) netcdf语法规则 1. ncid = netcdf.create(filename, mode) ①作用：创建新的 NetCDF file ②常用mode: 'CLOBBER'：覆盖现有文件 'NOCLOBBER'：不覆盖现有文件 'SHARE'：更新现有文件 ③返回值ncid是文件的ID 2. ncid = netcdf.open 拓展：利用GMT对NC文件中的格网数据插值 可以利用GMT对生成的.nc格式文件进行自动插值，并可以选择插值精度，十分方便，如下是对某网格数据插值实现的。
以下文章来源于MeteoAI ，作者学前班大队长 xarray专题再次开讲，错过第一部分的可以先去补个课从xarray走向netCDF处理(一)：数据结构及数据读取。 今天要介绍的就是xarray的索引功能，通过索引你可以对数据进行切片，从整体中提取你所关注的区域、高度或者时间。 索引核心方法 在xarray的官方文档中给出了如下几种索引方式 索引演示 对如下数据进行索引演示：名为ds的DataSet，名为temp的DataArray，数据链接在文末。 LONGITUDE_FORMATTER #x轴设为经度的格式 gl.yformatter = LATITUDE_FORMATTER #y轴设为纬度的格式 return fig, ax 对数据中感兴趣的区域进行提取并简单的可视化 EC-Interim_monthly_2018.nc') lat = ds.latitude lon = ds.longitude time = ds.time temp = (ds['t2m'] - 273.15) # 把温度转换为
CDO操作的类别 文件信息和文件操作符 选择和比较 元数据的修改 算术操作符 统计分析 回归和内插 矢量和谱转换 格式化I/O 气候指数 众多操作符 CDO将其的功能分解成单独的操作符 当前（2015年 3.修改 设置时间轴到198701-16 12:00, 时间增量一个月增量 使用 $ cdo settaxis,1987–01–16,12:00,1mon ifile ofile 将一个2维场纬度从N 为了从月度计算季节性均值，必须跳过前两个月：Assume an input dataset has monthly means over several years. $ cdo ydrunpctdl,p,nts infile minfile maxfile outfile 该运算符写滑动的百分值对于一年中的每一天，从infile写到outfile。 为了得到热带夜晚一个时间序列逐日最小温度 $ cdo eca_tr tnfile ofile 其中tnfile是逐日最低温度TN的时间序列，随后统计的是当TN>T时候的天数。
在系统上安装后,只需要将函数后面接上你输入输出的文件，就可以轻松实现数据的处理. 从数据文件中提取、增加、删除变量，改变维数再输入至新的文件. 全部都只需要一个指令，即可完成！ 第二步：开始安装 首先建立好用于存放安装软件的文件夹soft 其次mkdir zlib hdf5 eccodes curl netcdf （1）解压、编译、安装zlib 解压： tar -zxf zlib -1.2.11.tar.gz 切换文件夹： cd zlib-1.2.11 检测操作环境以生成Makefile文件： . 解压： tar -zxf netcdf-4.6.1.tar.gz 切换文件夹： netcdf-4.6.1 检测操作环境以生成Makefile LDFLAGS=-L/usr/local/lib CPPFLAGS make check’ and ‘make install’ 在安装好eccodes后，要记得在自己的.bashrc中添加eccodes的库环境变量，否则在后面编译cdo时会报错，找不到libeccode.so
cdsapirc” 文件中输入如下内容： url: https://cds.climate.copernicus.eu/api/v2 key: UID:API Key 打开控制台，在cmd中输入如下命令 安装包链接：https://pan.baidu.com/s/1iojjYOg_Y2NdMcmJahz_pw ，提取码：dimq，版本为v6.36 Build 7，资源来自胡萝卜周。 将上述代码复制到Python中运行，即可下载1979年1月全球2 m温度再分析数据。 批量下载数据： 例如，要下载 “ERA5 hourly data on single levels from 1979 to present” 数据集中1979年到2020年每个月的全球2 m温度再分析数据 url = r.location # 获取文件下载地址 然后将文件下载地址添加进IDM软件中实现快速下载： from subprocess import call def idmDownloader
文件和数据I/O函数 nc文件I/O操作包括文件的读写以及从内存中获取数据的函数，涉及上述操作时，还有一些辅助函数：比如控制打开文件对象定义模式，来操作文件的函数，以及查询函数(查询变量数，变量维度，全剧属性以及记录维度 ，通常空间维度是非记录维度 netCDF classic 和 64位文件，最多只能有一个记录维度，但在netCDF4文件中可以有多个记录维度。 库中提供了大量关于变量的操作函数，大致分为以下几类： •变量定义函数：用于定义/添加新变量•变量数据获取函数：此类函数可从变量中提取数据，此类函数提供了针对不同的数据类型的函数•变量查询函数：此类变量用于查询文件中变量的信息 其它功能函数：比如删除/重命名属性 组操作函数 NetCDF库中关于组的操作是在NetCDF4中添加的，不支持NetCDF3 classic和64-bit offset文件。 文件读取 读取已知名称的netCDF数据 使用NetCDF库API从已有文件中去读已知变量名称的数据时，通常按照如下步骤： nc_open / 打开已有文件 / nc_inq_dimid
透视投影 透视投影使用透视点的特定选择构建，类似于你从空间中的特定点拍摄地球（对于某些投影，技术上点位于地球内部！）。 此处使用的数据下载于 2016 年 6 月 12 日，文件大小约为 9MB： # ! gunzip gistemp250.nc.gz 数据采用NetCDF格式，可以通过netCDF4库在 Python 中读取。 .nc') 该文件包含不同日期的许多全球温度读数；我们需要选择我们感兴趣的日期的索引 - 这里是 2014 年 1 月 15 日： from netCDF4 import date2index from 美国东部比正常情况要冷得多，而西部和阿拉斯加的温度要高得多。没有记录温度的区域显示地图背景。
这在针对从多个文件中进行条件选取的时候就显得非常方便了。 还是以NetCDF数据集为演示，在演示之前，为了方便操作，从原始数据集中仅提取出单个时步单个变量的某一层数据。 IF THEN ifthen 所执行的操作是：如果 wrfoutsub_03.nc文件中的变量值为0，那么相应的逻辑值为 false，如果不是0，那么对应的逻辑值为 true，然后根据变量的逻辑值从 wrfoutsub 注意：选择输出的文件中的元数据信息均为 infile2 文件中的元数据信息。 IF THEN ELSE 有 if then 怎么能缺 else 呢！ 同样以 infile1为参考，然后从 infile2 和 infile3 文件中选择数据。看下图 ? ：GRIB格式不能存储非结构网格数据，因此只能输出为 NetCDF数据集。
商业智能分析（BI）整合永洪科技产品能力,提供一站式云端自助分析功能和全面的企业级云分析服务支持自服务数据准备、探索式分析和企业级管控，是新一代的敏捷型商业智能分析服务平台。只需几分钟，您就可以在云端轻松自如地完成数据分析、业务数据探查、报表制作等一系列数据可视化操作……
扫码关注腾讯云开发者
领取腾讯云代金券
云服务器
网站备案
对象存储
云直播
实时音视频
