我正在使用从1958年至2020年的全球潜在蒸散数据(每年1 nc ),并计划将所有数据连接到单个nc文件中。数据有一个变量pet和三维ppt(time,lat,lon)。
我成功地使用cod mergetime TerraClimate_*.nc组合了所有数据,并生成了大约100 to的输出文件。
为了在Windows中进行分析,我需要一个带有订单netCDF的lat,lon,time文件。我所做的工作如下:
使用time,lat,lon命令将维度从lat,lon,time重新排序为ncpdq
for fl in *.nc; do ncpdq -a lat,lon,time $f
我在我的Mac上使用过python的netCDF4包大约100次。今天,我试着
>>> from netCDF4 import Dataset
我已经做过无数次了,有人告诉我
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/Library/Python/2.7/site-packages/netCDF4/__init__.py", line 3, in <module>
from ._n
在Linux Mint 17.1上执行此操作。
当我尝试的时候:
pip install hdf5
我得到了错误
"Could not find a version that satisfies the requirement hdf5 (from versions: ) No matching distribution found for hdf5"
从长远来看,我正在尝试安装netcdf4,但在安装hdf5之前,我无法做到这一点。假设从上周我尝试使用netcdf4开始,我应该使用pip install netcdf4,err hdf5...at,至少在hdf5的情况下。
如
我试着用dask处理三维数组(x,y,time).这些数组存储为netcdf4文件,并使用netCDF4 python库编写。我能够从netcdf文件中定义的变量创建一个dask.array,当我试图使用scheduler="processes“计算结果时,会引发以下错误:
NotImplementedError: Variable is not picklable
但是,我知道是在简单计算沿时间轴的平均值时产生的误差。似乎相关,但无助于解决我的问题。计算沿时间轴的平均值只是为了演示。在实践中,我将应用更复杂的函数,这些函数仅部分基于numpy,这就是为什么我想通过使用dask中的进程
I正在尝试实现最近邻插值技术,以放大Python.中的图像。
当2.中的比例因子小于时,My 代码似乎运行
否则,我得到以下错误:...\NN_Zoom\NN.py", line 50, in NN_interpolation zoom[i][j] = im[near_neighbour(X,P)[0]][near_neighbour(X,P)[1]] IndexError: index 600 is out of bounds for axis 0 with size 600:
例如:缩放形状是:(1500,1500)图像形状是:(600,600)
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我正在尝试读取netcdf文件,但它总是显示ImportError: cannot import name 'dataset' from 'netCDF4'。 我已经使用conda install netcdf4安装了使用python的netcdf4,并且已经成功安装。同时,我更新了我的numpy,使其与我当前的netcdf4版本相匹配。我还尝试过在命令提示符下安装pip install netcdf4。 from netCDF4 import dataset
f = dataset('3B43.20170101.7.HDF')
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