使用NCO或Python测量多个netCDF文件的周平均值

 # 打开netCDF文件

 dataset = nc.Dataset('input.nc', 'r')

 # 获取时间变量

 time_var = dataset.variables['time']

 # 获取时间变量的单位和日历

 time_units = time_var.units

 time_calendar = time_var.calendar

 # 获取时间变量的值

 time_values = time_var[:]

 # 关闭netCDF文件

 dataset.close()

 ```

 # 打开netCDF文件

 dataset = nc.Dataset('input.nc', 'a')

 # 获取时间变量

 time_var = dataset.variables['time']

 # 获取时间变量的单位和日历

 time_units = time_var.units

 time_calendar = time_var.calendar

 # 获取时间变量的值

 time_values = time_var[:]

 # 将时间变量转换为日期时间格式

 base_time = datetime.strptime(time_units, 'units="%Y-%m-%d %H:%M:%S" calendar="%s"' % time_calendar)

 time_datetime = np.array([base_time + timedelta(hours=t) for t in time_values])

 # 更新时间变量的值

 time_var[:] = nc.date2num(time_datetime, time_units, time_calendar)

 # 关闭netCDF文件

 dataset.close()

 ```

 # 打开netCDF文件

 dataset = nc.Dataset('input.nc', 'r')

 # 获取变量

 variable = dataset.variables['variable']

 # 获取时间维度的索引

 time_index = dataset.dimensions['time'].name

 # 获取变量的值

 variable_values = variable[:]

 # 计算每个时间步长的周平均值

 weekly_mean = np.mean(variable_values, axis=0)

 # 关闭netCDF文件

 dataset.close()

 ```

 # 创建新的netCDF文件

 output_dataset = nc.Dataset('output.nc', 'w')

 # 复制输入文件的维度和变量

 for dim_name, dim in dataset.dimensions.items():

     output_dataset.createDimension(dim_name, len(dim))

 for var_name, var in dataset.variables.items():

     output_var = output_dataset.createVariable(var_name, var.dtype, var.dimensions)

     output_var[:] = var[:]

 # 更新变量的值为周平均值

 output_var = output_dataset.variables['variable']

 output_var[:] = weekly_mean

 # 关闭netCDF文件

 output_dataset.close()

 ```