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...# 生成地图 fig, ax = map() # 数据读取及时间平均处理 ds = xr.open_dataset('EC-Interim_monthly_2018.nc') lat = ds.latitude
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...# 生成地图 fig, ax = map() # 数据读取及时间平均处理 ds = xr.open_dataset('EC-Interim_monthly_2018.nc') lat = ds.latitude
以下文章来源于MeteoAI ，作者学前班大队长 前面有关xarray已经讲了3期了，介绍了数据索引，数据结构还有插值和掩膜。...今天这是最后一期介绍用xarray处理nc数据了，打算聊一下如何做数据合并与计算。 数据合并 数据合并主要是两种形式 维度的拼接：如将日数据合成为年数据，就属于在时间维度上的合并。...xarray围绕着这两种合并方式介绍了concatenate, merge, combine, update四种方法。 我在这里就挑最常用的跟大家聊聊。...>>> ds2018 Dimensions: (latitude: 241, longitude: 480, time: 12) Coordinates: *...除此以外，xarray还可以帮你快速地求出平均值，方差，最小值，最大值等。你可以指定具体对那个维度进行计算，如果不指定维度默认会对所有维度进行计算。
前面有关xarray已经讲了3期了，介绍了数据索引，数据结构还有插值和掩膜。今天这是最后一期介绍用xarray处理nc数据了，打算聊一下如何做数据合并与计算。...xarray围绕着这两种合并方式介绍了concatenate, merge, combine, update四种方法。 我在这里就挑最常用的跟大家聊聊。...1>>> ds2018 2 3Dimensions: (latitude: 241, longitude: 480, time: 12) 4Coordinates...1>>> xr.merge([ds2018.u10, ds2019.t2m]) 2 3Dimensions: (latitude: 241, longitude...除此以外，xarray还可以帮你快速地求出平均值，方差，最小值，最大值等。你可以指定具体对那个维度进行计算，如果不指定维度默认会对所有维度进行计算。
对于xarray之前已经介绍过两期了，分别是数据结构及数据读取和数据索引。 这一期要介绍的功能是插值与掩膜。 这两个方法在数据处理中会经常用到，实用等级☆☆☆☆☆。...插值 xarray中对scipy的插值函数进行了进一步的封装，可以让我们方便的调用。 只需要对DataArray，DataSet使用interp()函数就可以实现插值了，就像索引一样简单。...0.258859]) Coordinates: * space (space) float64 0.1 0.2 0.3 time float64 2.5 数据掩膜 日常数据处理中经常要用到掩盖陆地或者海洋数据...这里主要想说的是另一种方法，直接对数据进行处理，把海洋或者陆地区域的值设为缺测。...ocean': ds = ds.where(ds.mask > 0.2) return ds if __name__ == '__main__': # 数据读取及时间平均处理
以下文章来源于MeteoAI ，作者学前班大队长 对于xarray之前已经介绍过两期了，分别是数据结构及数据读取和数据索引。 这一期要介绍的功能是插值与掩膜。...这两个方法在数据处理中会经常用到，实用等级☆☆☆☆☆。 插值 xarray中对scipy的插值函数进行了进一步的封装，可以让我们方便的调用。...0.258859]) Coordinates: * space (space) float64 0.1 0.2 0.3 time float64 2.5 数据掩膜 日常数据处理中经常要用到掩盖陆地或者海洋数据...这里主要想说的是另一种方法，直接对数据进行处理，把海洋或者陆地区域的值设为缺测。...ocean': ds = ds.where(ds.mask > 0.2) return ds if __name__ == '__main__': # 数据读取及时间平均处理
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...多番比对，选用xarray，解查安抚，化繁为简，最为称心。 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。...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...Attributes: Conventions: CF-1.6 history: 2019-03-28 02:03:39 GMT by grib_to_netcdf-2.12.0:...cartopy.mpl.gridliner import LONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTER import matplotlib.pyplot as plt # 数据读取及时间平均处理
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...多番比对，选用xarray，解查安抚，化繁为简，最为称心。 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。...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...Attributes: Conventions: CF-1.6 history: 2019-03-28 02:03:39 GMT by grib_to_netcdf-2.12.0:...cartopy.mpl.gridliner import LONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTER import matplotlib.pyplot as plt # 数据读取及时间平均处理
读取单个或多个文件到 Dataset 对读取的输入对象执行一系列变换操作 使用to_netcdf方法保存结果 上述步骤通常会产生很大的nc文件(>10G)，尤其是在处理大量数据时。...最近在处理卫星数据时，最终生成的文件甚至超过了50G，有些甚至超过了100G。而目前xarray对于nc格式的大文件存储让人头疼。在存储这些大文件时耗时很长，甚至可能会导致程序挂起。...netCDF可是的写操作一直是xarray的痛点，尤其是在并行写和增量写文件方面。...目前新版本的netCDF库也逐渐支持zarr格式，但还没测试过效果如何。如果不是一定要netCDF格式的话，可以尝试使用zarr格式。 后话：虽然本文使用了dask，但是涉及到dask的内容比较少。...最近在处理数据时用到了dask，后面有时间可能会更一些dask相关的推文，比如数据并行处理。
但在处理数据的时候呢，比如想画一个时间趋势图之类的时候，挨个读取数据非常繁琐。我们希望能够把所有的数据或者某个我们关心的变量单独提取出来，让其按照指定的维度，如时间维度来排序并整合成一个文件。...因为一般WRF 默认输出文件的文件名后缀没有.nc，无法直接使用xarray进行读取，也就用不了concat函数。所以这里我们先给所有的输出文件批量添加后缀名".nc"。...#导入库 import numpy as np import xarray as xr import os from netCDF4 import Dataset #选择 notebook 所在文件夹...这里用了concat函数，具体大家可以见从xarray走向netCDF处理(四)：合并与计算进行了解。...后面的数据处理，无论是求平均还是计算趋势，按照个人需求来好了。
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。...一个数据集可以加载或写入netCDF 文件的特定组中。传入 group 关键词参数给 open_dateset 函数可以从特定组加载数据。也可以通过类路径方式指定组。...虽然 Dataset 有 close 方法可以关闭 netCDF 文件，但是通常还是利用 with 来处理，因为这会自动关闭文件。...使用 PyNIO 处理 xarray 可以处理 PyNIO 支持的所有格式文件，只需要在使用 open_dateset 方法时指定 engine 参数为 'pynio' 即可。...使用 pandas 处理 目前 pandas 已经支持了很多文件格式的处理。
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....例如，Xarray 可以读取以下格式: NetCDF[7] / GRIB (通过函数open_dataset / open_mfdataset, to_netcdf / save_mfdataset)...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。...Xarray 采用open_dataset / open_dataarray 函数读取NetCDF 文件，采用to_netcdf方法将数据写入文件。
这里主要讲一下如何利用MATLAB，Python，NCL处理NetCDF文件。...Python python中有多个库提供了处理NetCDF文件的功能，比如专门处理nc数据的netCDF4-python，scipy，osgeo，PyNIO(Linux)等。...netCDF4-python 使用 netCDF4-python处理nc数据是非常方便的，而且其提供了非常多的功能，并且正在不断的完善。...文件处理方法，其所使用的外部模块和 netCDF4-python 使用的相同，都不需要使用 Unidata 提供的 netcdf C库。...此节仅记录了怎么读netcdf文件，关于如何写netcdf文件下次再说。 除了上述三种工具之外，CDO和NCO在处理netcdf文件时有时会非常有用，关于这两部分的介绍有空再说。
气象领域的数据存储格式大多都是netCDF、HDF、Grib格式，这些文件格式已经发展的比较成熟了，大家也都已经习惯了处理这些格式的文件。...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。...已有相关人员测试了通过netCDF和Zarr两种方式处理NOAA在AWS的GOES卫星数据并进行绘图的效率，结果发现：使用Zarr格式比netCDF格式效率提高非常明显。...在初步尝试时，使用 Zarr 格式写入数据时比使用 xarray 写入 NetCDF 文件快了 2 倍（未进行数据压缩）。...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。
NCO是目前最强大的处理netCDF文件（包括由netCDF API创建的HDF5文件）的命令行工具，没有之一。...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。...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。...NCO提供的上述命令几乎涵盖了平时对netCDF处理的方方面面，可以说是处理netCDF最强大的工具，最大的缺点就是无法执行可视化操作。
var[i,k,l], ]) ofile.close()挑战:性能问题：三重循环导致代码运行缓慢，尤其是在处理大型...2、解决方案方法:为了解决上述问题，可以使用 xarray 库来将 netCDF 文件中的数据转换为表格格式，然后使用 csv 库将表格格式的数据导出到 *.csv 文件。...示例:import xarray as xr# 打开 netCDF 文件dataset = xr.open_dataset('path/to/netcdf_file.nc')# 导出数据到 csv 文件...export_to_csv(dataset, 'var_name', 'path/to/csv_file.csv')优点:性能优化：使用 xarray 库可以有效地将 netCDF 文件中的数据转换为表格格式...代码可读性增强：使用 xarray 库可以简化代码，使其更加易于阅读和维护。局限性:如果 netCDF 文件中的数据量非常大，则可能需要对代码进行进一步优化以提高导出数据的速度。
有关如何用xarray处理NetCDF数据前面已经介绍过四期了。把一些处理NetCDF的基本方法都介绍了一下。...但xarray远不止如此，还可以用它处理GRIB和TIFF数据，这两种也是非常常见的数据格式。...看到这里有没有一种买一送三的感觉，学会xarray的基本方法就可以掌握多种数据格式的处理方式了，大大地效降低了学习的成本，剩下来的时间可以更加专注于其他工作。...TIFF数据处理 标记化图片文件格式（TIFF）是地理空间最常用的栅格格式。TIFF文件可以包含多波段，整型高程数据，基本元数据，内部压缩以及其他常用的存储辅助信息的文件格式。...cfgrib安装 如果想用xarray读取GRIB文件，首先要安装一下ECMWF的cfgrib库。它是xarray的用来解析GRIB数据的引擎。 安装就用conda一键安装就好了。
，关于xarray插值方法的介绍官方文档已经给的比较详细了，也有公众号推送过相关文章 xarray指南：插值 基于xarray的气象场站点和格点插值，所以xarray的插值部分就不单独说了。...WRF模式前处理 WRF模式后处理 数据提取 投影转换 插值 可视化 本文除了xarray之外，主要使用了 salem 和 xesmf 这两个库，salem 主要是进行前处理和部分后处理操作，xesmf...由于WRF模式的输出并不完全兼容NetCDF格式的CF标准，所以无法直接利用 xarray 的很多函数。这里同样需要用到 salem 来进行转换。...所以这里读取数据的时候需要先用 netCDF4 读取，然后 salem 进行转换。...xarray 的函数进行处理和分析了。
本文不对NetCDF数据格式进行过多的介绍，主要讲一下如何处理NetCDF格式文件，并且如何对最终的数据进行可视化分析。...目前有非常多的软件可以处理NetCDF格式文件，并且相当一部分提供了可视化功能。如下图所示(截图仅展示了很少的部分，完整列表见Unidata[1])： ?...NetCDF 文件处理工具 其中列出的ncdump可以查看NetCDF文件中的变量和属性等信息，ncview，panoply可以对NetCDF文件中的变量进行简单的可视化，如果需要对NetCDF文件进行裁剪...目前Python中最受欢迎的处理NetCDF数据的库是netCDF4-python。此外，scipy.io模块也提供了NetCDF文件接口，可以用来读取NetCDF文件。...图2 添加数据循环 数据处理下集预告：如何处理grib格式数据 1. https://www.unidata.ucar.edu/software/netcdf/software.html 2.
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