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。
xarray 支持多种文件格式(从 pickle文件到 netCDF格式文件)的序列化和输入输出。
python中提供了多种方式来处理netcdf文件,这里主要讲一下常用的 netcdf4-python 模块。
最近需要针对对WRF应用做一些性能优化;下面简单记录WRF model 的安装过程:
气象领域的数据存储格式大多都是netCDF、HDF、Grib格式,这些文件格式已经发展的比较成熟了,大家也都已经习惯了处理这些格式的文件。但随着数据量的增加以及云计算的发展,这些文件系统已经无法满足需求,针对云计算优化的文件系统应运而生。
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。
因为近期涉及到预报系统部署和后处理开发的任务,为了和预报模式更好的兼容,一些数据处理工作就交给Fortran来做了。把Fortran和C的NetCDF库API部分内容做了一个整理。
NCO是目前最强大的处理netCDF文件(包括由netCDF API创建的HDF5文件)的命令行工具,没有之一。NCAR开发NCO起初是为了处理分析GCM(General Circulation Models)数据集,即网格化科学数据集。
NetCDF(Network Common Data Form)是一种科学二进制数据格式,由UCAR负责开发和维护netCDF软件,主要用于存储多维科学数据。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。
CESM是一个完全耦合的地球系统的数值模拟,由大气、海洋、冰、陆地表面、碳循环和其他组成部分组成。CESM包括一个气候模型,提供地球过去、现在和未来的模拟。CESM是CCSM的升级版,2010年,国家科学基金会(NSF)和美国能源部(DoE)的重要资金(NSF)和重要资金的全球动力学部门(CGD)在2010年发布了CESM1。
Basemap 特别擅长绘制数值天气模式输出数据,比如 WRF。WRF [注1] 模式是广泛使用的数值预报模式,只要变量名合适,大部分情况下都可以使用其它模式的输出来运行。
本文介绍基于C++语言的netCDF库读取.nc格式的栅格文件时,出现数据无法读取、数据读取错误、无法依据维度提取变量等情况的原因与解决方法。
本文介绍基于Python语言,逐一读取大量.nc格式的多时相栅格文件,导出其中所具有的全部时间信息的方法。
vardata = ncread(source,varname,start,count,stride)
NetCDF文件是自描述的二进制数据格式。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。通常包含以下三个部分:
在进行数据处理和分析的过程中或是基于其他原因,为了方便进一步的处理,有时需要将NetCDF数据格式转换为GRIB数据格式。
我们经常需要对大量的模型输出数据进行处理和分析。在气象学中,WRF(Weather Research and Forecasting Model)是一个常用的数值天气预报模型,它可以提供丰富的气象变量数据来帮助我们理解和预测天气现象。 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。
本文介绍基于C++语言的netCDF库读取.nc格式的栅格文件时,代码读取到的数据与栅格文件的实际数据不一致的解决方法。
HDF5(Hierarchical Data Format 5)是一种用于存储和组织大量科学数据的文件格式。h5py是Python中的一个库,提供了对HDF5文件的高级封装,使得在Python中处理HDF5文件变得更加简单和高效。本文将介绍h5py的基本概念和使用方法。
本文介绍在Windows电脑的Visual Studio软件中,配置C++语言最新版netCDF库的方法。
HDF(Hierarchical Data Format)由NCSA(National Center for Supercomputing Applications)设计提出,官方对其定义是:HDF5 is a unique technology suite that makes possible the management of extremely large and complex data collections.
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。最近在处理卫星数据时,最终生成的文件甚至超过了50G,有些甚至超过了100G。而目前xarray对于nc格式的大文件存储让人头疼。在存储这些大文件时耗时很长,甚至可能会导致程序挂起。
http://www.ceda.ac.uk/static/media/uploads/ncas-reading-2015/cdo.pdf
本文介绍基于Anaconda环境,下载并安装Python中h5py与netCDF4这两个模块的方法。
CDO在处理气候及模式数据方面有着非常强大的功能,而且其中包含有一些简单的统计和计算函数,数据选择以及空间差值函数。支持常见的气象数据格式,比如GRIB,NetCDF等。
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。
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。
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。
网上对于这个依赖包的学习资料是比较的少,所以整理这个包里面,工作中我们可以用到的一些api进行学习
.nc文件和常规的文件不太一样,有专门的第三方处理库,netCDF4,需要安装才行。
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。
前言 这两天帮一个朋友处理了些 nc 数据,本以为很简单的事情,没想到里面涉及到了很多的细节和坑,无论是“知难行易”还是“知易行难”都不能充分的说明问题,还是“知行合一”来的更靠谱些,既要知道理论又要知道如何实现,于是经过不太充分的研究后总结成此文,以记录如何使用 python 处理 nc 数据。 一、nc 数据介绍 nc 全称 netCDF(The Network Common Data Form),可以用来存储一系列的数组,就是这么简单(参考https://www.unidata.ucar.edu/so
之前在介绍高维数据可视化时说过后面会说WRF模式后处理的高维可视化,这跳票一跳就是差不多一年半,今天从其Vis5d的角度说一下WRF模式的高维可视化。
nc文件的处理方式比较多,可以用MATLAB、JAVA、C、python或者其他的语言。我这两天折腾用python读取nc文件,查阅很多资料,左拼右凑的终于读出来了。
Dask、multiprocessing、ThreadPoolExecutor、和joblib都是Python中用于实现并行计算和任务调度的库或模块,各有其特点和应用场景:
我们使用简单的测试用例来对各种高级编程语言进行比较。我们是从新手程序员的角度来实现测试用例,假设这个新手程序员不熟悉语言中可用的优化技术。我们的目的是突出每一种语言的优缺点,而不是宣称一种语言比其他语言更优越。计时结果以秒为单位,精确到四位数,任何小于 0.0001 的值将被视为 0 秒。
https://bbs.06climate.com/forum.php?mod=viewthread&tid=90074
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。
拖了很长时间的技巧总结,再不写的话我可能也要忘了。趁着这几天在处理数据,赶紧补上,全文共近2500字。
本篇文章将从数据下载、处理、神经网络训练、画图四个大步骤叙说笔者在复现 Deep learning for multi-year ENSO forecasts这篇文章的工作。所涉及Python库有 wget , matplotlib , numpy ,xarray , pytorch 等一系列在深度学习以及气象数据处理中经常使用的函数库,希望这篇文章能够对大家有所帮助。笔者也只是大学二年级的本科生,做这些东西也只是凭借个人兴趣,水平低下、错误频出也是常有的事情,请大家见谅。
近几年,python在气象领域的发展也越来越快,同时出现了很多用于处理气象数据的python包。比如和NCL中的 WRF_ARWUser库类似的 wrf-python模块。
前面已经给大家介绍过如何用cdo配合shape文件提取CMIP6指定区域数据,这个思路首先需要用gdal将shape文件转为netCDF格式的文件,然后再用cdo ifthen进行裁剪,今天要给大家介绍的是如何用gepandas+salem库直接用shape文件对CMIP6文件进行掩码,无需把shape文件转换为netCDF格式文件,最后再调用cdo的selbox操作进行裁剪。
“ 大家好哇!上一期我们给出了一些在slurm作业系统中常见的报错提示的含义及解决方法。今天我们主要来看看如何在超算中配置运行环境。”
这次我们来简单了解下气象数据常用的格式以及处理的工具,常用的数据格式包括普通的二进制格式、文本数据、NetCDF、HDF4/5以及GRIB1/2数据。我们可以利用编程语言例如python、matlab以及c语言,根据数据的说明文档或者相应的数据api开发文档进行读取,此外我们也可以根据提供的command命令行进行高效提取数据。
降水温度蒸散发等气象数据通常以NC格式存储,可以用Matlab和ArcGIS读取数据。常为逐年逐月逐日数据。在用GIS进行数据分析时,需要将其转换为栅格数据。 (1)打开nc数据。打开GIS, ArcToolbox-Multidimension Tools-Make NetCDF Raster Layer点击确定。注意nc文件路径一定要全英文。 (2)右键导入的nc数据生成的raster图层,选择properties-NetCDF-Band Dimension选择时间。 (3)如果处理的数据没有定义坐标系,则需要自己定义栅格文件的坐标系注意这里是定义整个数据框的坐标系而不是栅格图层的右键Layers-Properties-Coordinate System-new Project System (4)输出NC转换成的栅格数据,右键栅格图层选择Data-Export Data, Spatial reference 选择Data Frame, 数据格式Format可以选择TIFF或GRID。我这里保存为tif格式。之后就可以作为栅格数据在GIS中进行后续分析了。
目录 1 生成nc 格式的文件 1.1 代码 2 简单读取nc 格式的文件 1 生成nc 格式的文件 1 首先是生成的nc格式文件使用panoply 软件打开的数据是: 📷 📷 第一个图解释: 以上就是使用代码生成的nc格式的文件,使用panoply 软件打 开之后,我们就看到了具体的信息; 一共有两个维度,一个是X ,一个是Y ,这两个维度的值代表 数组的长度;或者这样理解,一个维度就是一个数组,维度 的长度 就是数组长度,就是这个数组里面可以存放多少数据; 第二个图解释: 这个nc文件里面存放
使用过WRF的人都知道,它的模拟结果是按照我们指定的时间间隔和模拟时间段依次输出的。但在处理数据的时候呢,比如想画一个时间趋势图之类的时候,挨个读取数据非常繁琐。我们希望能够把所有的数据或者某个我们关心的变量单独提取出来,让其按照指定的维度,如时间维度来排序并整合成一个文件。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)。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云