在地球科学领域使用较为广泛，大多数数值模式，卫星，雷达等数据格式通常为NetCDF格式。...NetCDF 数据的特性包括： 自描述性：即 netCDF 文件包括关于其中所含数据的信息，如捕获数据元素的时间以及使用的测量单位。...可移植性：或称跨平台性，即在一种操作系统上创建的 netCDF 文件通常可被其他操作系统上的软件读取。 可扩展性：即可有效地读取一个大 netCDF 文件的一个小子集，而无需读取整个文件。...，算术运算或者插值等操作，可以使用nco或cdo等工具。...Notebook中也给出了使用 scipy 读取 netcdf 文件的示例。 ? 图1 无数据循环 ?
实例探究 我们将使用经济序列数据。数据是一个五个季度的经济序列，包含以下数字变量：季度失业率、国民生产总值、消费、政府投资和私人投资。有161个观测点。 季节性成分已经从数据中去除。...数据探索 grid.arrange(p1,p2,p3,ncol=2) 从图中可以看出，国民生产总值和消费可以作为回归使用。我们可以用时间、国民生产总值和消费来预测失业率。...forecast(m,x=logfc+logc ) plot(yfor） ARIMA模型 通过使用ARIMA，我们只根据连续的时间数据来预测未来。它忽略了可能影响消费变化的其他因素。...ARIMAX优点缺点 要使用ARIMAX模型，有几个可能的优点和缺点。 优点 使用ARIMAX的好处是我们可以将回归和时间序列部分结合在一个模型中，命名为ARIMAX。...---- 本文选自《R语言使用ARIMAX预测失业率经济时间序列数据》。
数据探索 grid.arrange(p1,p2,p3,ncol=2) 从图中可以看出，国民生产总值和消费可以作为回归使用。我们可以用时间、国民生产总值和消费来预测失业率。...点击标题查阅往期内容 R语言ARIMA集成模型预测时间序列分析 左右滑动查看更多 01 02 03 04 ARIMAX模型拟合 summary(varma) plot(df,aes(t,res...forecast(m,x=logfc+logc ) plot(yfor） ARIMA模型 通过使用ARIMA，我们只根据连续的时间数据来预测未来。它忽略了可能影响消费变化的其他因素。...ARIMAX优点缺点 要使用ARIMAX模型，有几个可能的优点和缺点。 优点 使用ARIMAX的好处是我们可以将回归和时间序列部分结合在一个模型中，命名为ARIMAX。...本文选自《R语言使用ARIMAX预测失业率经济时间序列数据》。
数据探索grid.arrange(p1,p2,p3,ncol=2)从图中可以看出，国民生产总值和消费可以作为回归使用。我们可以用时间、国民生产总值和消费来预测失业率。...----点击文末 “阅读原文”获取全文完整代码和数据资料。本文选自《R语言使用ARIMAX预测失业率经济时间序列数据》。...语言ARIMA-GARCH波动率模型预测股票市场苹果公司日收益率时间序列Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率...模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模R语言股票市场指数...：ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险R语言中的时间序列分析模型：ARIMA-ARCH /
最近，由于需要读取ERA5气象数据，因此使用C++语言中的netCDF库读取.nc格式文件；这其中也是踩了很多的坑，所以在此记录一下，也相当于是汇总了C++的netCDF库读取.nc文件时的一些常见问题...2 数据增益值与偏移值 首先，如果大家读取数据时，发现得到的结果数值很奇怪、不符合数据范围的实际情况，那么大概率就是.nc文件的变量存在scale和offset（增益值、偏移值）导致的；关于这一点，...3 NcVar格式数据不能跨函数使用 此外，经过操作发现，我们读取得到的NcVar格式的变量，其似乎只能在.nc格式文件被读取后立刻使用，而不能跨函数使用；如果跨函数使用，就会出现badid的错误。...4 时间维度需要放在第一个位置 有时，我们需要按照不同维度，对变量数据加以读取。例如，我这里的.nc格式文件中，变量是1种气象数据，其具有3种维度，包括经度、纬度与时间等。 ...那么，假设我们希望获取某一个指定时间中，某一个经度与纬度处，对应的变量的数值（相当于就是其在栅格文件中的像素值）——那么多数情况下，我们会选择.getVar(start, value)这种方法，对变量数据加以读取
本文介绍基于Python语言的netCDF4库，读取.nc格式的数据文件，并提取指定维（时间、经度与纬度）下的变量数据的方法。 ...同时，在我们之前的文章Python批量读取NC数据的时间维信息中，就介绍过基于netCDF4库，对一个文件夹下大量.nc格式数据文件的某一维的信息加以提取的方法。...前面我们提取了指定时间维下的所有经度和纬度位置的值，那么现在就更进一步，提取指定时间维度、经度维度以及纬度维度的数据（相当于就是从前面的一景数据变成了一个像元的数据）。...首先，我们指定一个处于.nc文件成像范围内的目标经度longitude_need和目标纬度latitude_need，并使用argmin()函数找到目标经、纬度值与文件中经度、纬度的维数据值最接近的索引值...最后，即可使用nc_data.variables["swvl1"][time_need, latitude_nc, longitude_nc]来获取特定时间、经度和纬度位置的值，并将结果存储在nc_value
通常所说的regridding/remaping/interpolation都是将不同网格的数据映射到新的网格。...curvilinear网格 unstructured网格类型是非结构网格，ISCCP卫星数据的网格则属于此类型；MPAS跨尺度预报模式的网格也可划为此类型。 ?...unstructured网格，可以是不规则网格，也可以是不规则分布的散点 Regridding转换类型 网格类型的转换主要分为以下几种方式： 相同网格类型不同分辨率网格的插值 ?...生成目标网格数据 创建包含上述两种网格数据的nc文件 创建包含映射权重的nc文件 应用权重到原网格数据，映射生成目标网格数据 复制原文件元属性到映射后到数据 上述步骤中最关键的是步骤4，合适的权重信息对映射后的结果具有显著影响...Regridding脚本 Rectilinear粗分辨率网格插值到细分辨率网格 load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/esmf/ESMF_regridding.ncl
\ R\ Scala\ 还有一个目录： 复制代码 Data\ 它包含一个 Python 脚本，该脚本在读取大量文件时生成测试用例所需的 NetCDF4 文件。...表 CPA-1.0：在 Xeon 节点上使用循环复制矩阵元素所用的时间。...拥有能够从文件中快速读取数据（如 NetCDF、HDF4、HDF5、grib 等格式）的工具对我们的工作至关重要。 表 RCF-1.0：在 Xeon 节点上处理 NetCDF 文件所用的时间。...语言 所用时间 Python 89.1922 表 RCF-2.0：在 Xeon 节点上利用多核处理器使用 Python 处理 NetCDF 文件所用的时间。...上利用多核处理器使用 Python 处理 NetCDF 文件所用的时间。
本文简介 看完这篇博文，你将了解 Python 下载CMIP数据、下载SODA、ERSSTV5、GODAS以及相关的预处理，比如统一时间、插值、距平值计算、滑动平均计算。...1、CMIP数据 对于使用的CMIP数据，本文并没有使用论文中使用的CMIP5数据，而是使用CMIP6数据。 对于数据的下载，可以直接百度搜索CMIP6然后选择所需的Label下载即可。...插值使用 TosArray.interp(lat=lat, lon=lon)，输入指定的网格和维度即可，默认为线性插值，我们这里插值成5*5的网格。...对于保存nc文件，需要使用**TosAD = xr.Dataset({"TosA": TosAInterped})来将Dataarray转化为Dataset,然后使用TosAD.to_netcdf("...., 需要统一时间，方便后期使用。
NCO可以跨平台运行，没有系统依赖问题。支持多线程并行操作，提高了运算效率。...注意：使用ncatted更改缺失值_FillValue属性时要注意，防止在不同机器操作时，因为浮点精度问题导致兼容性问题。...这意味着对于所有输入文件的给定变量而言，使用打包规则压缩的数据必须使用相同的打包参数(即scale_factor和add_offset)，否则连接后数据集无法正确解包。...ncremap可以使用NCO原生算法进行插值，也可以借助ESMF的ESMF_RegridWeightGen等函数。...其主要应用是进行不同网格投影的数据插值变换，比如将WRF模式Lambert投影结果插值到lat-lon投影，或者是对不同模式的网格化结果进行插值变换。
通常包含以下三个部分： 维度 变量 属性 维度部分记录的是每个变量的维度名及长度，而变量包含了维度，属性（如数据单位）信息及变量的值。属性部分包含了一些额外信息，比如文件创建者等。...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。...关于netCDF4-python库的介绍，之前已经提到了 netcdf4-python 模块详解，还有这里这里使用 Cartopy 和 netCDF4 可视化 WRF 模式数据 下面以一个例子来讲述一下如何处理...nc数据： # 加载库 import netCDF4 as nc data = nc.Dataset("wrfout_v2_Lambert.nc", "r") # 输出文件中变量 print(data.variables.keys...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。
数据处理 •NetCDF格式 : netCDF4-python，h5py，h5netcdf，xarray等。...如果要对空间数据进行插值，可能就无法满足了。...数据插值 •xESMF和ESMPy：气象数据空间插值，尤其是对于模式网格数据而言，提供了一些便捷的命令可对网格数据进行一些列插值操作•python-stratify：针对大气和海洋数据进行垂直插值•scipy.interpolate...模块提供了大量插值函数•python-geotiepoints：针对地理网格数据的空间插值 说到地球科学领域的数据处理，最离不开的应该也是模式输出数据了。...数据处理完成之后，当然是要进一步进行分析，python中提供了相当多的分析工具，以下仅列出一小部分： 数据分析 •EOFS：Python EOF分析库•statsmodels：Python统计分析库，提供了大量的统计分析函数
netCDF（Network Common Data Form）是一种用于存储、访问和共享科学数据的文件格式和库，其提供了一种灵活的方式来组织、描述和存储多维数据，适用于各种科学领域，包括气象学、地球科学...而netCDF库则提供了用于读取和写入 netCDF数据的接口和函数——其支持多种编程语言，包括C、C++、Fortran、Python等。...在我们之前的文章Anaconda配置h5py与netCDF4包的方法，以及文章Python批量读取NC数据的时间维信息，还有文章Python指定时间、经纬度读取NC数据中，介绍过在Python环境下配置...netCDF库、读取netCDF数据（也就是.nc格式的数据）的方法；而在本文中，我们就介绍一下这个netCDF库在C++语言环境下的编译、配置方法。 ...首先，复制上面这个字段，随后打开项目的属性，选择“C/C++”一栏中的“预处理器”，然后将这个字段复制到“预处理器定义”中即可。 接下来，执行大家的代码。
目前，NetCDF广泛应用于大气科学、水文、海洋学、环境模拟、地球物理等诸多领域。用户可以借助多种方式方便地管理和操作 NetCDF 数据集。...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。...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。...gmt begin Test png gmt basemap -JX15c/8c -R-180d/180d/-87.5d/87.5d -Bx60 -By30 -BWSrt gmt makecpt -Cjet
要想完美复现这副作品则需要解决以下两个问题： 如何找到可替代的数据？ Python/R如何使用MATLAB的colormap?...小编研究生期间处理过葵花卫星nc网格数据，前一段时间也有其他同学咨询Python处理nc数据的问题，这次就简单说一下哈，内容如下： Python-netCDF4库处理nc数据 在选择完使用葵花卫星nc数据进行绘制后...，我们使用Python-netCDF4库 进行nc格式数据的处理(这里仅介绍读取和数据维度选择)。...R如何使用MATLAB的colormap?...我们再来看看其他维度数据的可视化结果： Tbb_11 SAZ 此外，我们也使用了Matplotlib的Spectral_r颜色系进行绘制，结果如下： SOA with Spectral_r 总结
前言 CDO全称The Climate Data Operators ，是一款相当强大的气象数据处理软件，包含一系列的统计参量和算术函数，用于处理GRIB和NetCDF格式数据有着相当方便指令操作。...用法展示 对于小伙伴们比较常用的时间、空间平均，相关系数，最值处理，乃至EOF分析 在CDO都只需要一行代码 对的，你没有看错，只需要一行代码！...第一步：软件下载 需要获取软件有zlib，curl，hdf5，netcdf，Jasper，grib （由于grib已被更新，新的软件叫eccodes） 还附上CDO官方指导手册，也可回复关键词获取下载链接...下载完成之后就是一步步的安装了 切记要按顺序安装，否则后边的安装不上。...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
pip install netCDF4 如果觉得下载的慢，可以使用换源的方法进行下载： pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple...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。...试想一下一个科学家每隔一分钟采集一次实验数据并存储了下来，如果不用这种格式存储，时间长了可能就需要创建一系列的 csv 或者 txt 等，而采用 nc 一个文件就可以搞定，是不是很方便呢？...units) # print(nc_obj.variables['lon'].units) # print('---------------------------------------') # 读取数据值...:\PythonCrawler\有趣的代码\数据分析\最小二乘法数据分析代码和数据\Temperature_20211031.nc') lat = A_temp['latitude'][:].data
前言 当处理多年暴雨的 TIF 数据集时，我们可以使用 rioxarray 库将这些数据合成为一个 NetCDF (nc) 文件。...NetCDF 是一种常用的科学数据格式，它具有跨平台、可扩展和自描述的特点，非常适合存储和共享地理空间数据。...我们需要首先定义一个包含多个 TIF 文件路径的列表，并使用 rioxarray.open_rasterio 函数打开这些文件，得到相应的 xarray 数据集。...然后，通过使用 xr.concat 函数将这些数据集沿时间维度进行合并，形成一个大的数据集。最后，我们可以使用 to_netcdf 方法将合并后的数据集保存为 NetCDF 文件。...xds_list.append(xds) merged_xds = xr.concat(xds_list, dim='time') merged_xds 坏了，两个循环跑出三百多个时间点
p=9024原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被要求撰写关于GAM的研究报告，包括一些图形和统计输出。用GAM进行建模时间序列我已经准备了一个文件，其中包含四个用电时间序列来进行分析。...数据操作将由data.table程序包完成。将提及的智能电表数据读到data.table。...P值：给定变量对因变量的统计显着性，通过F检验进行检验（越低越好）。调整后的R平方（越高越好）。我们可以看到R-sq.（adj）值有点低。让我们绘制拟合值：我们需要将两个自变量的交互作用包括到模型中。...最受欢迎的见解1.在python中使用lstm和pytorch进行时间序列预测2.python中利用长短期记忆模型lstm进行时间序列预测分析3.使用r语言进行时间序列（arima，指数平滑）分析4.r...语言多元copula-garch-模型时间序列预测5.r语言copulas和金融时间序列案例6.使用r语言随机波动模型sv处理时间序列中的随机波动7.r语言时间序列tar阈值自回归模型8.r语言k-shape
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