高维数据是一种非常常见的数据类型，其中包含了多种属性。比如：数值模式输出结果通常包含多种物理参量及多个时次，还有一些空间位置信息。尽管高维数据非常常见，但是高维数据的分析一直是个挑战。那么如何才能有效的分析高维数据呢？就此问题，本文主要介绍一些气象领域的高维数据可视化工具。
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。
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。
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。
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。
作为曾经地球科学领域最炙手可热脚本语言之一的NCL已经进入维护模式，不再更新。NCAR将使用Python作为地球科学领域的主要数据处理和可视化工具。
xarray专题再次开讲，错过第一部分的可以先去补个课从xarray走向netCDF处理(一)：数据结构及数据读取。 今天要介绍的就是xarray的索引功能，通过索引你可以对数据进行切片，从整体中提取你所关注的区域、高度或者时间。
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。
•NetCDF格式 : netCDF4-python，h5py，h5netcdf，xarray等。 除了上述简单的数据处理库之外，python还提供了NCO和CDO工具的封装，pynco和cdo，提供了更多的便捷操作。•Grib格式：xarray，Iris，pygrib等，有些仅支持类Unix系统。 ECWMF提供了cfgrib工具可将grib格式转换为NetCDF格式，cfgrib库支持Mac，Linux和windows系统。•csv, xlsx等格式：pandas你值得拥有，无论是气象还是其他领域的类似格式数据，使用pandas可以解决你的常用操作。•HDF格式：pandas和h5py可以处理hdf5格式，PyHDF可以处理hdf4格式。•二进制：numpy可以处理二进制数据，同时借助python内置struct模块可以非常方便的处理二进制格式数据。
GUI工具在进行数据处理和可视化方面相较于脚本语言的明显优势就是能够交互式的快速进行数据处理和可视化。
有关如何用xarray处理NetCDF数据前面已经介绍过四期了。把一些处理NetCDF的基本方法都介绍了一下。
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。多番比对，选用xarray，解查安抚，化繁为简，最为称心。
xgrads的主要功能是解析Grads文件为xarray对象，可以更好的利用xarray的高维数据分析和可视化功能，加速气象相关的数据处理、分析和可视化。以下是对此库的具体介绍。
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。
Panoply是NASA开发的一个软件。支持Windows，Linux和macOS多种操作系统，下图是其操作界面。
上次我们说到了如何使用Python处理NetCDF格式文件，这次我们说一下如何使用python处理grib格式数据。
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。
cfgrib 是 ECMWF 开发的 GRIB Python 接口，支持 Unidata’s Common Data Model v4，符合 CF Conventions。高层 API 接口为 xarray 提供 GRIB 解码引擎。底层访问和解码由 ECMWF 的 ecCodes 库实现。
我们可以在终端中使用gdal --formats命令查看安装的GDAL库支持的栅格数据格式
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
除了之前提到的选择操作符之外，CDO还提供了一些条件选择操作符。这在针对从多个文件中进行条件选取的时候就显得非常方便了。
上两篇我们分别介绍了《Berkeley Earth》和《AQICN》两个网站，今天来看一下Earth NullSchool。 这个网站的特色是风向图，之前有一篇可视化之风向图，曾经提到过这个网站，也详
Jason Brownlee 在研究、应用机器学习算法的经历中，相信大伙儿经常遇到数据集太大、内存不够用的情况。 这引出一系列问题： 怎么加载十几、几十 GB 的数据文件？ 运行数据集的时候算法崩溃了，怎么办怎么处理内存不足导致的错误？ 本文将讨论一些常用的解决办法，供大家参考。 处理大型 ML 数据文件的七种思路 1. 分配更多内存 有的机器学习工具/库有默认内存设置，比如 Weka。这便是一个限制因素。 你需要检查一下：是否能重新设置该工具/库，分配更多内存。 对于 Weka，你可以在打开
http://www.ceda.ac.uk/static/media/uploads/ncas-reading-2015/cdo.pdf
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。
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。
“Hello!大家好哇，欢迎关注“自学气象人”。在这个系列笔记正式开始前呢，我想和大家分享一下作为一个大气科学专业的学子，为什么会选择学习Python。”
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。
对于cfgrib的介绍大致如上，如果是用于查看一些小文件的信息，做简单的数据处理，上述命令足以。但是，对于本次我的需求，上述方式无法实现。特别是在保存为新的grib文件时，总是报错。
对于空间数据，我们感兴趣的往往是其中的某一部分，对于不需要的部分需要做一些掩膜(Mask)。 比如只关注海洋的数值变化，那么陆地上的数值对我其实是一种干扰，就要想办法掩盖掉。又比如我有全国的数据变量，但是只想研究其中某几个省份，那也需要对非相关省份进行掩盖。
CDO提供了一系列查看数据集信息的命令，可以非常方便的查看数据集信息，而不用想使用python，ncl，matlab等编程语言或软件一样，先读文件，然后再获取相关信息，可以通过命令行直接对文件操作，然后将文件信息输出到屏幕，当然也可以重定向到文件或其它接口。
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。
编译安装好可以模拟实际个例的WRF模式之后，在模拟之前需要先确定模拟域（即模拟范围）以及数据预处理（插值陆面数据，比如地形，土壤等数据；差插值气象数据到模拟域）过程。这就是WPS——模式前处理系统。
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。
在气象数据分析中，地理空间要素是一个必须考虑的关键特征项，也是重要的影响因素。例如气温会随着海拔的升高而降低，地形的坡向朝向也会影响风速的分布，此外，典型的地形会形成特定的气候条件，也是数据挖掘中可以利用的区域划分标准。数据分析中，地理空间分析往往能提供有效的信息，辅助进行决策。随着航空遥感行业的发展，积累的卫星数据也成为了数据挖掘的重要数据来源。 地理空间分析有好多软件可以支持，包括Arcgis，QGIS等软件平台，本系列文章将会着重分享python在地理空间分析的应用。主要包括地理空间数据的介绍，常用的python包，对矢量数据的处理，对栅格数据的处理，以及常用的算法和示例。 地理空间数据包括几十种文件格式和数据库结构，而且还在不断更新和迭代，无法一一列举。本文将讨论一些常用的地理空间数据，对地理空间分析的对象做一个大概的了解。 地理空间数据最重要的组成部分：
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。
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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。
提要中提到的这几种图形都是在气象上比较常用的，地形剖面主要研究地貌对降雨、气流的影响作用；纬度高度剖面图可以用来分析降雨的某些条件，如湿层深厚、上干下湿、风向风速等；时间纬度图研究某个固定经度上的值随时间的演变（这是和大气环流一般自西向东相匹配的，所以时间经度图比较少见）。
这个是美国NOAA的一个专门下载全球气象站数据的网站，不需要注册，包含全球多个国家数据，中国气象站数量涵盖了934个，每小时、月度、年度数据可直接下载，台站资料也很全面，包括国际交换站、基本站等，还有民国时期的气象资料。不用任何权限就可以下载逐小时地面观测气象数据，常用
最近发现NCAR VAPOR小组开始频繁的更新VAPOR的使用教程，不仅官网焕然一新，而且开始定期更新视频教程。VAPOR已经发布了很久，但是以前文档说明并不是很清楚，教程也比较少。此次VAPOR更新网站和相关教程是否意味着NCAR又开始重视高维数据可视化？
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。
原文链接：https://blog.csdn.net/Fairy_Nan/article/details/105914203
晴天一声雷，NCL官网发布重要通告，他们决定不再更新NCL转而向Python发展。WHAT???我刚把NCL用熟了你就跟我说这个。 但做出这种选择确实也是有一定道理的，python在地球科学社区中的
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