数据以 NetCDF 格式提供。 该数据集有 615 个 NetCDF (.nc4) 格式的数据文件。另外还有一个 .pdf 格式的配套文件，提供有关 SnowModel 的其他信息。...该数据集包含 615 个 NetCDF（*.nc4）格式的数据文件。...表 1 列出了 15 个每日输出变量。 数据文件名为 SnowModel_variable_YYYY.nc4。数据文件中使用的变量名请参见表 1。YYYY 为 1980-2020 年。...表 1.数据文件中的变量。...此外，在模拟的空间和时间范围内，没有足够的、高质量的雪观测数据可与我们的模型输出结果进行比较。
但有两点要注意： 为了简化序列化操作， xarray 在 dumping 对象之前会将数组中的所有值加载到内存中。因此这种方式不适用于大数据集。...但是在操作之前都会先将 DataArray 转换为 Dataset，从而保证数据的准确性。 一个数据集可以加载或写入netCDF 文件的特定组中。...当要在一个文件中写入多个组时，传入 mode = 'a' 给 to_netcdf ，从而确保每一次调用都不会删除文件。 除非执行一系列计算操作，否则 netCDF 文件中的值是不会加载到内存中的。...时间单位 'units' 和 ‘calendar’ 属性控制 xarray 如何将 datetime64 和 timedelta64 数组序列化为数值数组。'...利用 concat 方法可以将多个文件合并为单个文件。
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。...库，并指定要读取的.nc格式数据文件的路径nc_path；随后，使用nc.Dataset()打开这一文件，并将返回的Dataset对象存储在nc_data变量中；紧接着，通过print()打印nc_data...首先，在dimensions中，我们可以看到所有的维；我这里的.nc格式数据是一个表示气象的数据，所以文件中的维依次就是时间、纬度与经度；随后，在variables中，我们可以看到所有的数据变量（这里的数据变量是包含了维...为了方便，我们就以这个.nc文件的时间维中的第一个节点对应的数据（也就是第一景数据）为例来介绍；因此，我们先将time_need设置为0，表示读取第一个时间节点的数据。
该数据集包含 328 个数据文件，每个 ABoVE 瓦片两个：164 个 GeoTIFF（*.tif）格式文件和 164 个 netCDF（*.nc）格式文件。...328 个数据文件，每个 ABoVE 瓦片两个：164 个 GeoTIFF（*.tif）格式文件和 164 个 netCDF（*.nc）格式文件。...针对该时间序列的年际变化计算了亮度、绿度和湿度的缨帽指数（表 3），并在本数据集的 netCDF 文件中提供了 1985-2013 年的数据。...连续变化检测和分类（CCDC；Zhu 和 Woodcock，2014 年）中的谐波回归模型被拟合到无云和无雪时间序列数据中。...断点是像素光谱特征在时间上的突然变化，表明土地覆被发生了变化（图 2）。 1985 年至 2020 年三个像素的陆地卫星时间序列。
每一个Group都包含一个 groups 属性字典，其中包含了该组中包含的所有组实例。同样，每一个组实例都包含了path属性，指明了group所处的 ”路径“（类似unix文件系统中路径）。...netcdf 中的变量 netcdf 中的变量就像 numpy 模块中的 python 多维数组。然而，不像 numpy 数组，可以在一个或多个无限维添加netcdf 变量。...python module tutorial Dataset，Group，Variable 实例的 __dict__ 属性将所有的 netcdf 属性名/值对存储在python字典中。...对 netcdf 变量而言，布尔数组和整型序列索引的行为与 numpy 数组是不同的。这些索引在每一个维度是单独作用的（类似 fortran 中的向量下标法）。...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。
数据具体介绍如下： 全球历史单产数据集（GDHYv1.2 + v1.3）提供了1981-2016年期间全球主要农作物的0.5度网格单产估计值的年度时间序列数据。...该数据集中主要作物是玉米，水稻，小麦和大豆。玉米和稻米具有两个生长季节（主要/次要）中每个季节的数据。...数据文件为NetCDF4格式，名称为XXXX / yield_YYYY.nc4，其中XXXX表示作物和作物季节（如maize_major, maize_second, rice_major, rice_second...数据预览如下 文件形式： ? 每个文件下具体的文件信息： ? 数据可视化结果 效果图01： ? 效果图02： ?...注: 该效果图为数据介绍效果图，但也可使用Python、R或者Arcgis 进行nc格式数据的处理和可视化绘制。 数据获取
如果 timeidx 是单个值，那么将假设时间索引取自所有文件所有时间的连接。 注意：执行 wrf.getvar 时并不会进行排序，也就是说在执行函数之前应在序列中按时间对文件进行排序。...当有多个文件并且每个文件具有多个时间时，如果最后一个文件的时间数少于之前文件的时间数，那么剩余的数组将用缺省值填充。...如果指定值的话，那么从每个文件中提取变量时，指定值将应用于每个文件。在具有多个时刻的多个文件中，这样做可能是没有意义的，因为每个文件的第 n 个索引可能表示不同的时刻。...然而，在字典中所有的WRF文件都应包含相同的维度。结果是一个数组，最左侧的维度是字典中的键。同样允许使用嵌套字典。...因此，当检测到多个时间或是文件时，依赖于地理边界的方法将返回对象数组而不是单个对象。 wrf.get_cartopy 获取的地图对象中并不包含地理边界信息。
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。...此外，关于Visual Studio中配置C++语言netCDF库的方法，大家可以参考Visual Studio配置C++中netCDF库；关于Python语言读取.nc数据的方法，大家可以参考Python...因此，如果我们待读取的.nc格式文件含有这个scale和offset，那么在使用C++语言中的netCDF库读取.nc格式文件时，读到的数据就是经过缩放处理后的数据；对此，我们需要手动将这个缩放后的数据...这一个步骤，在Python语言的netCDF库中，应该是会自动帮我们处理（好像是这样的，因为之前用Python语言读取.nc格式文件的时候，都没有注意到过这个scale和offset）；而在C++语言的...对象的getAtts()方法，获取了变量的所有属性，并将它们存储在一个map对象中。
针对不同语言，netCDF库也有着对应的不同版本，我们之前的文章也介绍过在Python、C++等代码的开发环境中，配置netCDF库的具体方法，大家直接参考文章Anaconda配置h5py与netCDF4...但当然，本文后续提到的各类问题，都是在基于C++语言的netCDF库读取.nc格式文件时，出现的问题（毕竟Python读取.nc格式文件还是很方便的，感觉一般也不会有太大的问题或坑）。...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...关于这一点，在C++版本的netCDF库的官方网站中，也有具体提及，如下图所示。 在这里多提一句。我们可以用下述代码，将读取.nc格式的栅格文件，并获取其中的所有维度。...如下图所示，我打开了另一个.nc格式的栅格文件并查看其维度，可以看到虽然此时时间维度的myId值为0，但是其在multimap中的位置依然不是第一位。
ncecat—netCDF Ensemble Concatenator ncecat可以将任意netCDF输入文件合并为单个文件。...有两种合并方式：RAG(Record AGgregation)，即记录合并，将所有输入文件中的记录合并为连续记录到输出文件；GAG(Group AGgregation)，即组合并，将所有输入文件按照组的形式输出到...ncremap—netCDF Reapper ncremap是在NCO V4.5.4引入的新工具，可以将输入文件中的数据重新插值到map_fl、grd_dst或dst_fl选项给定的网格，并输出。...每一个旧名称必须存在于输入文件中，除非旧名称之前以 . 开头。在重命名之前，不会检查旧名称是否存在。因此，如果旧名称没有以 . 开头，当旧名称不存在时，ncrename将终止重命名。....除了NCO之外，还有一个用于处理netCDF文件的命令行工具--CDO，也有对应的Python封装版本，感兴趣的可以查看。 此次仅对上述命令进行简要介绍，下次再详细介绍常用命令的使用方法。
\ 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。...在后续的每个项中，前一个项中每个整数出现的次数连接到该整数的前面。如，一个项 1223，接下来将会是 112213 ，或“一个 1，两个 2，一个 3”。...语言 所用时间 Python 1013.5649 Java 4.7434 Scala 64.1800 输入 / 输出 读取大量文件 我们有一套涵盖 20 年的每日 NetCDF 文件（7305）。...给定年份的文件位于一个标记为 YYYY 的子目录中（例如，Y1990、Y1991、Y1992 等）。我们希望编写一个脚本，打开每个文件，读取一个三维变量（经度 / 维度 / 级别）并对其进行操作。...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。
通常，结构中的数据在物理上紧密地存储在磁盘上，因此可以高效地同时检索结构中的所有数据。结构中包含的变量是成员变量，只能在其包含结构的上下文中读取。...3.7 序列 序列是一维结构，其长度在您实际读取数据之前是未知的。要访问序列中的数据，您只能遍历序列，一次从一个结构实例中获取数据。...4 坐标系对象模型 4.1 变量 **一个变量可以有零个或多个坐标系，其中包含一个或多个坐标轴。...这确保了变量中的每个数据点对于 CoordinateSystem 中的每个 CoordinateAxis 都有一个对应的坐标值。...我们有一个nc文件 意思就是根据代码，将这个二进制文件里面的内容读取出来，我们看看使用代码读取到的东西是什么。
——（唐）元稹《离思五首·其四》 ” xarray 中的DataArray 和 Dataset 对象除了上节介绍过的直接手动创建之外，更多的情况下却是通过其他数据储存结构转换和存储在硬盘中的数据存储文件读取而来...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（pd）包中的 Series 函数能够创建一维数组，np.ones((10,))创建了一个一维的 10 个全为 1 的数列，其结果如下所示 np.ones((10,))创建结果 在 python...对于字符串而言，可以将字符串中的各个字符提取出来，其结果如下所示 list("abcdefghij")运行结果 上述的 list 函数创建了一个列表。这个列表赋予了 index 值。...arr = series.to_xarray() arr 运行结果 由于只有一个变量，所以转换的结果是 xarray 中的DataArray类型。
首先，明确一下本文的需求。现在有一个文件夹，其中具有大量的.nc格式的栅格文件，如下图所示。 其中，每一个.nc格式的文件都具有多个时相（或者说是多个维度），而不仅仅只是一个时相。...其次，使用Dataset类打开.nc文件，并将打开的文件对象赋值给dataset变量；随后，获取.nc文件的时间，在本文的.nc数据中，也就是名为time的变量，并将时间变量的值读取到time_values...接下来，分别获取时间变量的单位与时间类型。 随后，我们创建一个空列表dates，用于存储日期字符串。遍历时间变量的每个值，使用netCDF4.num2date()函数将时间值转换为日期对象。...函数的最后，返回包含每个.nc文件及其对应日期的列表。 在函数外部，我们设置文件夹路径，随后即可调用list_nc_dates函数，将文件夹路径传递给它，并将返回的结果赋值给nc_dates变量。...当然，如果大家的.nc格式文件维度很多，时相打印出来的话也不好完全显示，所以可以考虑将时间信息导出为表格文件等；例如，可以将每一个date都放在DataFrame中，随后导出为.csv文件。
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。...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。...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？...# -*- coding: utf-8 -*- import netCDF4 from netCDF4 import Dataset # 查看nc文件中的变量，结果是：['lon', 'lat',
所谓自描述就是自带属性信息，这和一般的雷达基数据格式不同，一般的雷达数据也是二进制的，但不是自描述的，而是需要额外的数据格式文档来说明数据格式，而NetCDF文件中包含了描述变量和维度的元数据信息。...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。...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...= data.variables["SST"][1, :, :] scipy scipy 库中的io模块同样提供了 netcdf 文件处理方法，其所使用的外部模块和 netCDF4-python 使用的相同...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。
Vis5D是一个3D可视化系统[注1]，主要应用于气象模拟数据的3D可视化，比如：常规3D网格的时间序列模式输出数据。...它是第一个能够将时变体数据集可视化为3D动画的完全交互系统，而且还是第一个开源的3D可视化系统。Vis5D已经升级为Vis5D+项目，开始了新一轮的更新。...Vis5D中的5D表示的是包含3D网格时间序列的大气/海洋物理参数集，前3D表示经度，纬度和高度，第4维表示时间，第5维表示物理变量，如温度，风等。...图形用户界面使用户可以非常方便的可视化每一个参数，当然，也可以对多个参数进行可视化。Vis5D的关键创新点是它能够让用户很快的看到模拟结果的动画显示效果。...如果你的数据格式是HDF5，你可以利用h5utils[注3]工具中的h5tov5d将HDF5格式文件转换为v5d格式文件（注意：编译h5utils之前需要先编译vis5d），除此之外，grib2v5d
这部分包含的时 wrf-python 模块中的API，如果wrf-python提供的函数不能满足你的需求，你也可以根据已有的API重新编写一个处理函数或是其它的诊断函数。...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...__iter__() 时会返回一个新的迭代器到序列的开头
这程序每日被执行时将读入二个文件: 员工当日到班时间的数据文件 ( 如下列之 arr.dat ) 存放员工当月迟到累计次数的文件....每日报表上, 迟到者之前加上"*", 并加注当日平均到班时间; 产生文件 today_rpt3 [7.5] 从文件中读取当月迟到次数, 并根据当日出勤状况更新迟到累计数.... 某公司其员工到勤时间档如下, 取名为 arr.dat. 文件中第一栏为员工代号, 第二栏为到达时间....在Shell的语法中, 可用 $1 代表第一个参数, $2 代表第二个参数. 当不确定命令行上的参数个数时, 可使用 $* 表之. awk命令行上可同时指定多个数据文件....= 合条件的子字串在原字串中的位置
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。...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？...nc') # 查看nc文件有些啥东东 # print(nc_obj) # print('---------------------------------------') # 查看nc文件中的变量，...# -*- coding: utf-8 -*- import netCDF4 from netCDF4 import Dataset # 查看nc文件中的变量，结果是：['lon', 'lat',
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