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
这种能量可以被看作是由于温度层结不稳定性而储存于大气中，当条件允许时，可以转换为动能，驱动强烈的对流活动。 CAPE 的计算通常基于环境大气的温度和湿度廓线。...具体来说，它是通过比较一个假想的干绝热 parcel（即假设其上升过程中不与周围环境交换热量和水汽的理想化空气包）从其起始位置上升到平衡高度（这个高度上parcel的温度等于环境大气的温度，即 parcel...因此，CAPE是天气预报中评估对流风暴潜在强度和组织性的一个关键参数。...模拟结果中提取最大cape，并利用Python等现代科学计算工具将其可视化。...： tips： 理解WRF输出文件结构：首先，简要解析WRFOUT文件的内容与格式, ，我们要结合wrfpython和netcdf读取它 雷达反射率的提取：基于wrfpython的getvar直接获取最大对流有效位能
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。
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。
miniufo/xgrads.git cd xgrads python setup.py install 链接https://github.com/miniufo/xgrads ， 有提供示例ctl和dat文件...= open_CtlDataset('lst.ctl') ctl = CtlDescriptor(file='lst.ctl') ds.attrs['pdef' ] = 'None' ds.to_netcdf...=ctl.undef).plot(figsize=(9,5), cmap='jet') 以上需要注意两点： 1.如果在jupyter-lab中无法加载xgrads需要手动添加其路径，使用到的是...：import sys 2. xgrads存在bug，如果不添加语句ds.attrs['pdef' ] = 'None'会一直报错，无法生成nc文件！...测试数据分享 链接：https://pan.baidu.com/s/1mj1-YpvQN414crNz32f8GA 提取码：wmfr
它提供了易于使用的工具，可以从THREDDS数据服务器中自动获取、解析和检索数据。Siphon库旨在使使用Python进行科学数据分析变得更加容易。...数据访问：Siphon通过使用NetCDF Subset Service (NCSS)和NetCDF OPeNDAP (DODS)协议从数据服务器中获取数据。...总之，Siphon是一个强大的Python库，为科学家和工程师提供了从THREDDS目录和数据服务器中获取数据的简单方法，并提供了工具来解析、检验和分析这些数据。...profileTime', 'stationIndex', 'altitude', 'Temperature_isobaric', 'Relative_humidity_isobaric'] 我们将提取要使用的变量以及压力值...要获取 压力的正确变量的名称（与温度和 相对湿度，我们看一下“坐标”属性。最后一个变量 “坐标”中列出的是压力维度。
---- 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： ?
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）。
通过使用WRF模式的输出数据（通常是WRFOUT文件），我们可以计算并绘制LWC和IWC在空间上的分布图。...最后，我们使用Python中的科学计算库（如metpy、netCDF4和WRF-Python）以及数据可视化库（如Matplotlib和Cartopy）来进行数据处理、计算和绘图。...这些库提供了丰富的功能，使我们能够方便地从WRF模式的输出数据中提取所需信息，并通过绘制分布图来展示LWC和IWC的空间分布。...In [3]: # 读取WRFOUT文件 ncfile = Dataset("/home/mw/input/wrfout3385/wrfout_d02_2022-07-14_1300.nc") #...获取所需的变量 # 提取温度和气压 t = getvar(ncfile, "T") p = getvar(ncfile, "pressure") qvor = getvar(ncfile,"QVAPOR
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
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。
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。
通过使用 Python 中的 scipy.io.loadmat 和 xarray 库，我们将构建一个 xarray.Dataset 对象，并最终保存为 NetCDF 文件。...个深度好了 获取数据时间 from datetime import datetime def parse_filename_to_datetime(filename): """ 解析文件名中的日期并返回对应的...""" # 提取文件名中的日期部分 date_str = filename.split('_')[1].split('.')[0] # 将字符串转换为 datetime...即可 小结 本文介绍了如何将 ORA-S5 西太平洋区域的 MATLAB (.mat) 数据文件转换为 NetCDF (.nc) 格式。...通过使用 Python 的 scipy.io.loadmat 和 xarray 库，我们成功地构建了一个 xarray.Dataset 对象，其中包含了诸如盐度 (salt)、温度 (temp)、u-方向速度分量
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。
前言 实际应用中探空图可以分析所在区域的动热力特征，是预报员的好朋友 而在WRF应用中可以将其作为模式是否准确的检验工具 下面进行WRFOUT数据的探空图绘制 导入库 # #库 from wrf import..., smooth2d, get_cartopy, cartopy_xlim, cartopy_ylim, latlon_coords,ll_to_xy import numpy as np from netCDF4...wrfin = Dataset('/home/mw/input/wrfout3385/wrfout_d02_2022-07-14_0700.nc') #指定要提取的经纬度坐标点 lat_lon =...[35, 104] #将经纬度坐标转换为模型坐标系（x, y） x_y = ll_to_xy(wrfin, lat_lon[0], lat_lon[1]) #提取所需变量数据 p = getvar(...= plt.figure(figsize=(9, 9), dpi=100) #在画布上添加SkewT对象并设置旋转角度为45度 skew = SkewT(fig, rotation=45) #绘制温度和露点温度线
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
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