之前介绍过如何使用Python处理NetCDF格式文件，这次介绍一下如何创建NetCDF文件。...使用netcdf4-python创建netCDF格式文件通常按照如下流程： 1) 打开/创建netCDF文件对象 2) 定义数据维度 3) 基于定义的维度创建变量 4) 存储数据到变量 5) 为变量和数据集添加属性...创建nc文件和读取操作使用相同的命令 Dateset，只需要更改mode为w或者a，w表示写，a表示添加。...定义变量 使用.createVariable方法可以创建变量，只需要给定变量名称，变量类型，变量维度等信息即可。也可以指定一些额外选项对数据进行压缩(精度要求不高/存储空间有限的情况下)。...对应的旧文件格式数据类型为：f，d，h，s，b，B，c，i，l。 定义变量时可以定义单个变量或者使用组的形式定义变量，单个变量的定义只需要给定变量名即可，如上例所示。
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。...pandas 数据类型转换和读取写入 pandas 若要由pandas对象转换为 xarray 对象或者由 xarray 转为pandas对象，可以对pandas[4] 对象使用to_xarray[5...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。...接下来首先创建一些数据集，并使用to_netcdf将数据写入硬盘 ds1 = xr.Dataset( data_vars={ "a": (("x", "y"), np.random.randn...文件夹ds1.zarr “mode参数：w表示创建（如果存在，则覆盖）；w-表示创建（如果存在则失败）；a表示覆盖现有变量（如果不存在则创建）。
from_dict 方法创建 xarray 对象： >> ds_dict = xr.Dataset.from_dict(d) 字典支持非常灵活的使用 xarray 对象。...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...写入编码数据 你也可以自定义 xarray 如何为 netCDF 文件中的每个数据集变量提供编码信息。encoding 参数接收包含编码信息的键值对字典。...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。...如果不指定编码信息的话，xarray 会使用默认的编码属性信息；如果指定的话，这会更有利于额外的处理操作，尤其是压缩操作。 当存储文件时，这些属性信息会保存为每一个变量的属性。
为了更好地处理WRF模型输出数据（当然因为wrfout文件太大了！），我们经常需要批量提取其中的变量，并将提取的数据保存为NetCDF格式（.nc文件），这样可以方便我们后续的分析和可视化操作。...getvar, ALL_TIMES # 定义 WRF 文件夹路径和文件名前缀 wrfout_path = "/home/mw/input/wrfout3385" filename_prefix =...使用适用于 wrf-python 的 xarray 数据结构。将投影对象转换为字符串以便作为 NetCDF 属性使用。...=None): """将 xarray 写入 NetCDF 格式的输出文件 使用适用于 wrf-python 的 xarray 结构。...将投影对象转换为字符串，以便可以将其作为 NetCDF 属性使用 :param xarray_array: xarray.DataArray :param mode: 文件打开模式，默认为
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...安装 xarray的安装依旧推荐使用conda，还不会的小伙伴移步：一文教你解决Python所有安装配置 conda install xarray 在终端里输入如上命令，之后输入y，等待安装结束就好了...数据结构 xarray有两大数据类型：DataArray、Dataset。...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
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...安装 xarray的安装依旧推荐使用conda，还不会的小伙伴移步：一文教你解决Python所有安装配置 conda install xarray 在终端里输入如上命令，之后输入y，等待安装结束就好了...数据结构 xarray有两大数据类型：DataArray、Dataset。...、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
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。...垂直剖面插值 wrf.vertcross 函数可以用来创建垂直剖面图。为了定义垂直剖面，需要指定剖面的起始和终止点。当然，也可以提供中心点和角度来进行剖面。...当使用经纬度坐标时，需要提供 netCDF文件对象或是wrf.WrfProj 对象。...对这三种绘图系统，当使用 xarray 时通过变量可直接确定地图对象，如果没有使用 xarray，可从 WRF 输出文件获取。 还包括直接从 xarray 切片中获取地理边界的函数。...# 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
Zarr和NetCDF格式效率对比 之前也大概了解过 Zarr，之所以要专门介绍 Zarr 是因为在处理数据的过程中，由于需要进行大文件读写操作，而使用 NetCDF 格式写入数据时速度很慢，并且为了避免对文件进行分割实现文件的并行读写...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）。...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...值得注意的是：xarray 不支持通过 netCDF 格式的增量写文件，支持 Zarr 格式的增量写文件。增量读写在一些场景下是非常关键的，尤其是在数据集较大内存不足的情况下。...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。
下面我就分享一下我在日常科研中为了解决这个问题而写的代码，供大家参考使用(代码很简单， 大家只需要把文件名、路径改成自己的就可以用了)。...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...(也可自行指定文件路径) path = os.getcwd() #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，进而用不了concat函数 #这里我们批量修改文件名...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。
因为我主要接触的是nc格式，以nc数据为主： 在利用 xr.open_mfdataset 批量读取文件时，建议设置 engine=h5netcdf，比默认的 engine=netcdf4 要更快； 利用...； xr.save_mfdataset 可以进行nc文件的批量写入操作，但是使用时需要注意，后面单独推一下批量写nc文件； 如果不是必须要用nc和grib等格式的话，可以尝试一下 zarr格式，在文件的读取方面非常方便...，可以通过 encoding 参数对变量进行压缩和数据类型调整，比如通过 add_offset 和 scales 调整变量。...由于xarray的索引的特点，在使用 .isel 和 .sel 等函数索引时，所给定的参数的类型应该是 xarra.DataArray，如果是其它参数的得到的可能就不是索引的站点数据，这个之前也提到过...注意在使用的时候想清楚要实现的效果。 刚好最近处理数据也要用到 mask，这里顺带提一下。
网格分析和显示系统(GrADS或OpenGrADS)是一个广泛使用的软件，用于方便访问、操作和可视化地球科学数据。它使用后缀为.ctl的描述符（或控制）文件来描述原始二进制4D数据集。...ctl文件类似于NetCDF文件的头信息，包含了除了变量数据以外的所有维度、属性和变量的信息。 xgrads是为解析和读取GrADS常用的.ctl文件而设计的。目前，它可以解析各种.ctl文件。...但是，只有常用的原始二进制4D数据集可以使用dask读取，并以xarray.Dataset的形式返回，其他类型的二进制数据，如dtype 是 station 或 grib，将来可能会得到支持。...xarray.Dataset xgrads 提供了两个函数直接解析 .ctl 相关的二进制文件为 xarray.Dataset 对象，可处理单个文件或批量读取文件： 单文件 from xgrads import...，但此工具提供了和xarray的兼容，利用此工具将grads文件解析为xarray对象可以更好的利用xarray的大量函数，更好的进行数据分析和可视化。
Dataset xarray.Dataset 是和 DataFrame 相同的多维数组。这是一个维度对齐的标签数组(DataArray)的类字典容器。它用来展示NetCDF文件格式的数据。...创建 Dataset 为了创建一个 Dataset，需要提供一个字典包含任意变量的 data_vars，包含坐标信息的 coords及包含属性信息的 attrs。...当使用 pandas 对象作为键值时，pandas 索引名会用作维度名，并且其数据会和已有变量进行对齐。...虽然 xarray 不会强制限制属性设置，但是如果使用的不是 字符串，数字或 numpy.ndarray 对象，那么在序列化某些文件格式时仍可能会失败。...使用 xarray 创建新数据集不会造成性能损失，即使是从文件中加载。创建新对象代替那些存在的”变异“变量，对于理解代码来说是有利的。
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。...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。...pip install rioxarray -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ In [11]: import os import xarray as...In [13]: import rioxarray dataset = rioxarray.open_rasterio(file_list[0]) # 获取 TIF 文件中的变量 dataset
、变量名、网格、版本、文件名。...我们根据上述规律，使用wget就可以很简单的下载数据了。 接下来是处理CMIP数据,为了统一语言，我使用python中的xarray来处理、merge文件。缺点是很慢，优点是易学。...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("..../Cmip6" # 使用 xarray 把分散的几个文件merge起来 FileList = os.listdir(loc) Toslist = [] Zoslist = [] for FName in.../ersstv5D") print(file) 同样的，我们使用xarray来merge下载的多个nc文件，并且保存。
xarray的典型计算工作流程通常包括: 使用xr.open_mfdataset 或 xr.open_dataset(chunks=...)...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。...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。...之前也介绍过另一种文件格式 Zarr真的能替代NetCDF4和HDF5吗，在文件并行写和增量写方面非常友好，尤其是涉及到大文件时。...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。
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...原始诊断方法 返回2D网格中一个线上的x,y点 配置方法 如果安装并打开了 xarray 则返回 True 其他 如果输入变量名是时间坐标则返回 True 类 异常 当诊断过程中发生错误是触发异常 CoordPair...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
下面通过一些示例快速入门： In [1]: import numpy as np In [2]: import pandas as pd In [3]: import xarray as xr 创建...Series 或 DataFrame 创建 DataArray，创建时将直接复制元数据信息： In [7]: xr.DataArray(pd.Series(range(3), index=list('...DataSet 变量为 DataArray 对象： In [37]: ds['foo'] Out[37]: array([...NetCDF 使用 to_netcdf，open_dataset 和 open_dataarray 方法可以直接读取及写 xarray 对象。...In [38]: ds.to_netcdf('example.nc') In [39]: xr.open_dataset('example.nc') Out[39]: <xarray.Dataset
1、问题背景问题:需要将 netCDF 文件的数据导出到 *.csv 文件，但希望在不使用循环的情况下完成。目前使用的代码存在性能和代码可读性问题，因为使用了三重循环。...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。...xarray.open_dataset() 函数打开 netCDF 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。
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