从netCDF读取数组，为什么我得到的大小为(1,1，n) - 腾讯云开发者社区

只有当重新链接 netcdf 库时，才可以通过 netCDF3 客户端读取，同时也可以通过HDF5客户端读取。 netCDF4 模块可以读取和写入上述格式中的文件。...写或读取netcdf变量数据现在创建了Variable 实例，那么如何写入数据呢？你可以将其视为一个数组，然后传递数据给一个切片即可。...这意味着： >>> temp[0, 0, [0,1,2,3], [0,1,2,3]] 切片 netcdf 变量时返回形状为 (4, 4) 的数组，但是对 numpy 数组而言，将返回形状为 (4, )...返回数组的大小为 (3, 3, 36, 71)。...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。

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如何利用matlab高效处理NC文件？

UCAR)的Unidata项目科学家针对科学数据的特点开发的，是一种面向数组型并适于网络共享的数据的描述和编码标准。...) 功能：读取 NetCDF 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...(ncid,varid,data) %对变量写入数据 dimidlat= netcdf.defDim(ncid,'latitude',180); %定义名为大小为180的latitude的维度...=-87.5:2.5:87.5; m=length(lon); n=length(lat); h=rand(n,m); %定义维度 dimidlon=netcdf.defDim(cid,'lon',m)

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Zarr真的能替代NetCDF4和HDF5吗

但随着数据量的增加以及云计算的发展，这些文件系统已经无法满足需求，针对云计算优化的文件系统应运而生。 Zarr 是一种存储分块、压缩的N维数组格式。...由于 Zarr 格式比 NetCDF4/HDF5 格式具有更快的处理速度，已经在云平台得到较为广泛的应用。近几年在国外地球科学领域也得到了广泛关注。...在对数据压缩时，Zarr 格式比 NetCDF 格式的写入速度快了差不多 6 倍，从 184 秒降为 31 秒。数据的存储效率提升非常明显，而且存储空间也有所降低。...Zarr主要具有以下特点：使用任意 Numpy 数据类型创建 N维数组沿任意维度对数组分块使用任意 NumCodecs 规则压缩或过滤分块数组在内存、磁盘、Zip文件、S3等存储数组多线程/进程并行读取数组...在大量文件读写方面我已经逐渐转向 Zarr 了，后续可能也会更新一些这方面的推送，毕竟目前xarray在文件并行读写方面Zarr的支持比netCDF要好一些。

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使用 python 处理 nc 数据

为上面的 T2、PSFC 等等，可以得到如下信息： Driver: netCDF/Network Common Data Format Files: test.nc Size is 120, 130 Coordinate...2.1 netCDF4 此框架可以直接将 nc 读取成数组（详细信息参考https://github.com/Unidata/netcdf4-python）。...我们可以对此数组做各种操作，如求平均值、方差等等，又让我想起了大学里的那一堆枯燥但又让人很有兴趣的实验课程。...此处读的时候就有技巧了，要像采用 gdalinfo 读取 SUBDATASET 一样来直接读取此 SUBDATASET 数据，如下： with rio.open('NETCDF:name.nc:SUBDATASET_NAME...，res_arr 为计算结果数组，注意尺寸不要发生变化（width*height），out_meta 为目标文件的元数据描述信息，可以直接将上面 src.meta 进行简单处理即可。

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从xarray走向netCDF处理(一)：数据结构及数据读取

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...DataArray 一个带有标签的多维数组，它有如下几个重要的属性 values 获取数组的具体数值 dims 获取维度的名字，如('x', 'y', 'z') coords 获取一个类似于字典的结果，...数据结构图示数据类型的使用读取数据: xarray.open_dataset()读取Dataset类型数据，即能读取多个物理量。...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..._2018.nc') # ds的类型为Dataset，里面包含u10，v10，t2m三个物理量，每个物理量都有经度、纬度、时间三个坐标系 >>>ds Dimensions

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气象数据处理：NetCDF文件处理

lon.ReadAsArray() lon_value.shape Out[111]: (13, 60, 73) type(lon_value) Out[112]: numpy.ndarray 获取变量数据后，得到的数组同样是...numpy.ndarray 数组。...读取数据之前，可以先查看以下文件中包含了哪些信息： ncinfo('F:\wrfout_v2_Lambert.nc'); ? 数据信息为结构体，其中包含了各维度信息，包含的变量及属性等信息。...Format 表示文件格式为 classic netcdf文件。...读取数据之后，在变量空间可以查看关于变量的一些信息，比如维度大小。

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【xarray库(二)】数据读取和转换

例如转换 pandas[1] 类型数据为 xarray 类型或者读取一些数据文件，如NetCDF[2]文件或zarr[3]文件。...由于没有指定 index，则在默认情况下，index 默认为数字且从 0 开始，步长为 1....文件的后缀为.nc。Xarray 基于 netCDF 数据模型，因此磁盘上的 netCDF 文件直接对应于数据集对象。...pip install pytest python -m pytest -v --pyargs zarr 大致会得到以下结果以及对应路径下（此处以 D 盘的根目录为例）的临时文件（运行完毕可以删除...” 读取 zarr 文件 xr.open_zarr("ds1.zarr", chunks=None) 将 chunks（分块）参数设置为 None 可以避免 dask 数组（在后面的章节中会详细介绍）

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气象编程 | Python和NCL处理netCDF文件的scale_factor和add_offset

读取数据，发现数据集存在scale_factor和add_offset，但是我读取的数据应该是Unpacking data，也就是转换后的实际数据，不需要再处理，因为数据压缩是通过偏移和缩放之后将浮点数转化为整数...，为了验证正确性，我通过下列代码验证： from netCDF4 import Dataset filename = r'geopotential.nc' data = Dataset(filename...print(data['z'].set_auto_maskandscale(False)) # 设置缩放和掩膜数组关闭 print(data['z'][:]) # 关闭后打印数据，得出的数据全部为整数...，取决于你数据的范围，我这个数据集是16进制度 def compute_scale_and_offset(min, max, n): # stretch/compress data to the...as np print(compute_scale_and_offset(np.array(data['z'][:]).min(),np.array(data['z'][:]).max(),16)) #得到的结果和我读取的

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从xarray走向netCDF处理(一)：数据结构及数据读取

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...DataArray 一个带有标签的多维数组，它有如下几个重要的属性 values 获取数组的具体数值 dims 获取维度的名字，如('x', 'y', 'z') coords 获取一个类似于字典的结果，...，比如变量的名字、单位等数据结构图示数据类型的使用读取数据: xarray.open_dataset()读取Dataset类型数据，即能读取多个物理量。...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..._2018.nc') # ds的类型为Dataset，里面包含u10，v10，t2m三个物理量，每个物理量都有经度、纬度、时间三个坐标系 >>>ds Dimensions

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解析nc格式文件，GRB格式文件的依赖包edu.ucar.netcdfAll的api 学习

1 为什么要学习这个依赖现在有很多的格式的数据，比如气象专业的数据，一般是使用nc格式文件进行存储，我们拿到这个文件，在我们的项目代码里面，要进行解析，这个nc格式的文件是二进制流，所以需要使用专业的工具进行解析...3 Scientific Feature Types层识别特定类型的数据，例如网格、径向和点数据，为每种数据添加专门的方法。...该值是字符串或数值的标量或一维数组，因此可能的数据类型为（String、byte、short、int、long、float、double）。...3.8 EnumTypedef EnumTypedef是字符串的枚举，由 enum 类型的变量使用。 3.9 数组数组包含从磁盘或网络读取变量后的实际数据。...您可以通过调用read()或其变体从变量中获取数组。数组是矩形的（如 Fortran 数组）。每个 DataType 都有一个专门的 Array 类型。

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盘点两种使用Python读取.nc文件的方法

前天在最强王者交流群，突然有人问起使用Python读取.nc文件的方法，正好之前有写过文章，这里拿出来跟大家分享下。大家好，我是Python进阶者。...一、nc文件基础知识 nc 全称 netCDF（The Network Common Data Form），可以用来存储一系列的数组，就是这么简单。...可以用来一系列的数组，所以经常被用来存储科学观测数据，最好还是长时间序列的。...方法二：直接取值 ‍ 这个方法是【温池】自己提供的，也是可以读取文件，进行取值的。...三、总结我是Python进阶者。本文基于粉丝提问，针对.nc文件读取的问题，给出了两种解决方法，顺利帮助粉丝解决了问题。

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java 代码生成nc 格式的文件，并且读取出nc格式里面的数据（已提供代码）

就是数组长度，就是这个数组里面可以存放多少数据；第二个图解释：这个nc文件里面存放的使一个二维数组，里面有具体的值；有多少个值，就是维度相乘，因为当前有两个维度X和Y；通过第一个图可知X的值为...6，y的值为12 ，所以，这个nc文件里面会存放 6*12=72 个数据；通过第二个图可知，一共72个数据； X的值为6，代表x这个数组，里面可以存放6个数据，那么存放哪6个数据，从第二个图可以看到...，存放的是[0,1,2,3,4,5]; y的值为12,代表y这个数组，里面可以存放12 个数据，存放哪 12 个数据，从第二个图可以看到，存放的是 [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11...创建nc文件里面的变量 // 就是根据维度创建变量 dataVariable 值为 int data(x=6, y=12);\n\r Variable...虽然netCDF支持//读取和写入数据的子集，但在本例中，我们在一个操作中写入所有//数据。

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盘点两种使用Python读取.nc文件的方法

前言前几天有个叫【温池】的粉丝在Python钻石交流群里问了一道关于.nc文件读取的问题，如下图所示。...一、nc文件基础知识 nc 全称 netCDF（The Network Common Data Form），可以用来存储一系列的数组，就是这么简单。...可以用来一系列的数组，所以经常被用来存储科学观测数据，最好还是长时间序列的。...方法二：直接取值 ‍ 这个方法是【温池】自己提供的，也是可以读取文件，进行取值的。...三、总结我是Python进阶者。本文基于粉丝提问，针对.nc文件读取的问题，给出了两种解决方法，顺利帮助粉丝解决了问题。

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基于netcdf库的nc文件读写

函数概览 NetCDF库的函数操作分为几个类别，以下以C语言API为例，Fortran的API类似，可能函数的参数有些区别。...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...close netcdf dataset 读取未知名称的netCDF数据与已知变量名称不同时，如果不知道变量等信息的名称，那么需要调用查询函数获取关于netCDF对象的信息，操作步骤如下： nf90_...，维度分为记录维度和非记录维度，非记录维度是固定大小的维度，而记录维度时不知道大小的维度，比如时间维，通常是不知道要写入多少个时刻数据的，而空间维度，通常是可以固定大小。...进行数字和字符转换时，要注意定义的字符串的长度和转换数字为字符后的长度是否一致，如果长度不一致可能会出错: “output statement overflows record” 关于NetCDF格式文件的处理

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从xarray走向netCDF处理(二)：数据索引

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...Attributes: Conventions: CF-1.6 history: 2019-03-28 02:03:39 GMT by grib_to_netcdf-2.12.0: grib_to_n...(cfeat.RIVERS.with_scale('50m')) #加载分辨率为50的河流 ax.add_feature(cfeat.LAKES.with_scale('50m')) #加载分辨率为

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NumPy 基础知识：6~10

进行归一化处理（将其除以原始信号数组的长度A[0] / 10)时，我们得到的值与计算信号数组的平均值（a.mean()）时的值相同。...为了让pyplot模块绘制新数组，我们需要将数组转换为实数。绘制新数组后，我们可以看到轴刻度是其大小的两倍。而且，我们几乎不会丢失任何细节或图像模糊。已使用傅立叶变换对图像进行插值。...模块，并使用Dataset()函数读取了示例netCDF4文件。...文件中；数据建立在三个维度中，分别是时间（time，大小为 10），纬度（lat，大小为 8）和经度（lon，大小为 6）。...完成netCDF4文件的创建后，最后一步是关闭文件连接： In [31]: output.close() 上面的代码向您展示了 Python netCDF4 API 的用法，以便读取和创建netCDF4

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从xarray走向netCDF处理(二)：数据索引

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。...Attributes: Conventions: CF-1.6 history: 2019-03—28 02:03:39 GMT by grib_to_netcdf-2.12.0: grib_to_n...Attributes: Conventions: CF-1.6 history: 2019-03-28 02:03:39 GMT by grib_to_netcdf-2.12.0: grib_to_n...(cfeat.RIVERS.with_scale('50m')) #加载分辨率为50的河流 ax.add_feature(cfeat.LAKES.with_scale('50m')) #加载分辨率为

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气象编程 | cdo配合shape文件提取CMIP6指定区域数据

(path = '/mnt/e/test/output.nc') 代码非常简单，第一行是读取原始CMIP6的数据，第二行代码就完成了转换工作，是不是非常简单？...这里还需要注意一点的是，经过掩码之后，output.nc文件跟CMIP6.nc文件大小(基本上)还是一样大，至于原因，我想可能是这个操作只是根据shape文件，把shape文件之外的区域值全部设置为nan...，如果想让output.nc文件进一步降低文件大小，还需要进行cdo的selbox操作。...，北纬0-60度的范围内从图中可以看出CMIP6.nc和output.nc文件大小是一样大，但是经过selbox操作之后，output2.nc文件就很小了。...其实只看图片效果，可能还想不明白，为什么output2的文件大小会减少的如此之多，但结合nc文件的lat和lon数据，就能想明白了，这里的数据已经不是全球180x360的数据了。 ----

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读取HDF或者NetCDF格式的栅格数据

HDF supports n-dimensional datasets and each element in the dataset may itself be a complex object....NetCDF是面向多维数组的数据集，一个NetCDF文件主要是Dimensions, Variables, Attributes, Data 四个部分组成的： Dimension主要是对维度的定义说明，...NetCDF有两个数据模型：经典模型（NetCDF3之前模型）和增强模型（NetCDF4） NetCDF最新版本是NetCDF4，NetCDF4的API接口建立在HDF5之上，和HDF5是兼容的....GDAL读取实例下面的例子读取MODIS地标反射率（Surface Reflectance）数据中的第一波段，然后转为GeoTIFF进行存储....最后我们使用CreateCopy()方法将该子数据集存储为GeoTIFF格式的数据。所以，总结一下，我们读取HDF或者NetCDF数据子集的时候，最主要的是取出想要处理的子数据集的完整路径。

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xarray | 序列化及输入输出

xarray 支持多种文件格式(从 pickle文件到 netCDF格式文件)的序列化和输入输出。...使用 open_dataset 方法可以从 netCDF 文件加载数据，并创建 Dataset： >> ds_disk = xr.open_dataset('save.nc') DataArray 对象也可以使用相同的方式存储和读取...读取编码数据 NetCDF 文件遵循一些编码 datetime 数组 (作为具有 'units' 属性的数字) 以及打包和解包数据约定。...这些信息会保存为 netCDF 变量的编码信息，从而使得 xarray 能够更准确的读取编码数据。注意：是否使用编码选项是可选的。...从而允许xarray 以及其它工具能够正确的读取 netCDF 文件。

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netcdf4-python 模块详解

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读取HDF或者NetCDF格式的栅格数据

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