无需外部的库即可很容易的转换为 pickle，json 或 geojson。所有的值都会转换为列表，因此字典可以很大。 netCDF 推荐使用 netCDF 存储 xarray 数据结构。...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。...如果 open_dataset 方法设置了 decode_cf = True (默认值)，xarray 会根据CF规则(一般只需要知道此解码过程即可)试图自动解码 netCDF 文件中的数值。...使用 PyNIO 处理 xarray 可以处理 PyNIO 支持的所有格式文件，只需要在使用 open_dateset 方法时指定 engine 参数为 'pynio' 即可。...使用 pandas 处理 目前 pandas 已经支持了很多文件格式的处理。
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...]方法或者对 xarray 对象使用to_pandas[6]方法进行转换。...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。...这种数据格式对于并行计算是非常友好的。 Zarr 能够以多种方式存储阵列，包括内存、文件和基于云的对象存储，如 Amazon S3 和谷歌云存储。
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...多番比对，选用xarray，解查安抚，化繁为简，最为称心。 说人话就是，经学前班大队长亲测利用Python中的xarray库处理nc数据非常方便。...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...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...Attributes: Conventions: CF-1.6 history: 2019-03-28 02:03:39 GMT by grib_to_netcdf-2.12.0:
，会出现个三角形，点击查看即可 前言 之前的文章中，有朋友提出水汽通量散度剖面图怎么画，那么我们来探索一下 项目目标 本项目旨在通过 Python 编程语言，结合气象数据处理库（如 xarray、metpy...NetCDF 文件 Parameters: ----------- ds : xarray.Dataset 包含气象数据的数据集 output_path...: str 保存 NetCDF 文件的路径 time_idx : int 时间索引 """ # 获取需要的气压层 levels = [1000..., 经度) end_point = (20, 130) # (纬度, 经度) div_q = xr.open_dataset(nc_path) div_q = div_q.metpy.parse_cf...剖面图的绘制：使用 metpy 和 matplotlib 绘制水汽通量散度剖面图，并嵌入小地图显示剖面路径。 如果想计算其他气象变量的剖面，先计算后将其存为有经纬度的nc文件再使用metpy函数即可
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。 说人话就是，经学前班大队长亲测利用Python中的xarray库处理nc数据非常方便。...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...Attributes: Conventions: CF-1.6 history: 2019-03-28 02:03:39 GMT by grib_to_netcdf-2.12.0:
利用 pandas 和 xarray 整理气象站点数据 平时用 xarray 库在处理 nc 格式的数据非常方便，但偶尔还是要用到一些站点数据来辅助分析，而站点数据一般都是用文本文件存储的，比如下图这种格式...用Python处理这种文本列表就需要用上 pandas 库了， xarray 库就是基于 pandas 的，虽然天天在用 xarray ，但是这还是第一次正儿八经用 pandas 处理数据，就当做一次学习的过程啦...pandas 可用的时间坐标 将 DataFrame 进一步转换为 Dataset 并补充经纬度、站点名称信息 目标如图所示 ?...plt 定义处理过程中的函数： 处理时间坐标，利用 datetime 将整形的年、月、日转换为 pandas 的时间戳 def YMD_todatetime(ds): # 读取年月日数据，转换为...转换为 nc 文件 到此为止，上面得到的文件已经可以用于基本的分析了，直接筛选站点、指定日期即可。 但是我自己还是习惯了直接用 xarray 处理文件，因此还是做了进一步处理。
作者：石异 (南京大学大气科学学院，硕士生) 利用 pandas 和 xarray 整理气象站点数据 平时用 xarray 库在处理 nc 格式的数据非常方便，但偶尔还是要用到一些站点数据来辅助分析，而站点数据一般都是用文本文件存储的...用Python处理这种文本列表就需要用上 pandas 库了， xarray 库就是基于 pandas 的，虽然天天在用 xarray ，但是这还是第一次正儿八经用 pandas 处理数据，就当做一次学习的过程啦...pandas 可用的时间坐标 将 DataFrame 进一步转换为 Dataset 并补充经纬度、站点名称信息 目标如图所示 二、 具体处理 1....plt 定义处理过程中的函数： 处理时间坐标，利用 datetime 将整形的年、月、日转换为 pandas 的时间戳 def YMD_todatetime(ds): # 读取年月日数据，转换为...转换为 nc 文件 到此为止，上面得到的文件已经可以用于基本的分析了，直接筛选站点、指定日期即可。 但是我自己还是习惯了直接用 xarray 处理文件，因此还是做了进一步处理。
中提取 numpy 数组 如果你需要将 xarray.DataArray 转换为 numpy.ndarray， wrf-python中的 wrf.to_np 函数可以帮助你完成这一操作。...当使用经纬度坐标时，需要提供 netCDF文件对象或是wrf.WrfProj 对象。 垂直层也可以通过 levels 参数指定，如果未指定，将以 1% 的增量选择大约100层。...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
前言 1.使用os库循环读取文件夹下的wrf数据，并用nc库的dataset读取,可使用wrf_list = [Dataset(f) for f in wrf_files] ，wrf_files是os...读取形成的文件列表 2.使用wrfpython的getvar读取多个wrf文件的RAINC，RAINNC，RAINSH，利用cat将多时次数据合并 例如，RAINC = getvar(wrf_list,...或者通过for循环计算然后将数组叠加也可。...# 导入数据读取模块 import numpy as np import pandas as pd from netCDF4 import Dataset import xarray as xr #...的plot作图，更多细致的作图敬请自己实现，以下示例小时降水量的组图绘制 此处使用了xarray的data.diff计算每小时的降水量 wrfout中的降水变量都是累计降水量，因此需要根据用后一时次减去前一时次才能得出这小时下了多少
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。...下面的脚本中，merge nc文件的主要函数是concat,需要输入一系列网格相同的Dataarray，然后在time维度上进行统一。非常建议统一时间，以免后期出幺蛾子。...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。
前言 在科学计算领域，数据交换和存储是研究流程中的重要环节。不同的研究领域和软件工具倾向于使用特定的数据格式。...在某些情况下，可能需要将NetCDF文件转换为MAT文件，以便在MATLAB环境中进行进一步处理或分析。...Python提供了强大的库支持，如xarray和scipy.io.savemat，使得这种转换变得简单且高效 代码结构 加载nc文件：使用xarray库中的open_dataset函数打开nc文件，这会返回一个...保存为mat文件：使用scipy.io.savemat函数将NumPy数组保存到MAT文件中。你需要指定输出文件名和要保存的变量字典。...xarray和scipy提供的强大功能简化了这一转换过程，提高了数据处理的效率和灵活性。
*注：封面图片均为ai生成 前言 需求：大家看到诸多文献使用卫星云图作为天气形势系统介绍时想必也想自己也为文章中加一张，那么卫星云图如何叠加降水图呢 面向群体：需要使用卫星云图进行天气学分析或天气系统阐释的小伙伴...import glob from cartopy.mpl.gridliner import LONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTER #读取葵花8号卫星多颗netcdf...直接使用会使图像对比度不高,颜色看起来比较浅淡。通过gamma校正等方法将这种线性关系转换为非线性,使较暗的区域变亮,较亮的区域保持不变。...因此需要提前将影像的坐标单位换算为与地图投影匹配的米单位,然后再传入投影变换,进行坐标转换到地图上。...是地图绘制过程中的一种非常有效和高效的方法 2.绘制era5小时降水 import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs import
我在这里就挑最常用的跟大家聊聊。 维度拼接 使用 concat() 方法可以实现维度的拼接。 下面是演示数据，来源于2018年和2019年前三个月的ERA-Interim月平均数据。...Attributes: Conventions: CF-1.6 ds2018时间维度为12，ds2019时间维度为3，下面使用 concat() 合并后时间维度为15 >>> xr.concat...-1.6 变量合并 使用 merge() 方法，可以将ds2018中的u10和ds2019中的t2m合并到一起，而且在时间维上缺失会自动设置为nan。...除此以外，xarray还可以帮你快速地求出平均值，方差，最小值，最大值等。你可以指定具体对那个维度进行计算，如果不指定维度默认会对所有维度进行计算。...在时间维上的计算还有很多贴心的用法，比如月数据转年数据，月数据转季节数据。
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。...注： Dataset 可以转换为 DataArray, DataFrame, dict, netcdf，分别对应 to_array, to_dataframe, to_dict, to_netcdf 方法...参见 和Pandas一起使用 Dataset 内容 Dataset 使用了 python 的字典接口，而通过 DataArray 提供值： # 判断变量是否包含在 Dataset 中 >> 'temperature...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。
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...数据处理 数据处理的内容比较多，这里主要以数据的索引、筛选为主，关于数据的插值和统计计算以后再说（又拖了一次，哈哈） 第一个要说的是后台留言询问的，如果从daily的nc文件中抽取某些年份1-4月的数据...进行插值和统计计算时建议使用 xr.apply_ufunc 和 map_blocks 函数，可以显著改善处理效率，结合 dask 的话简直如有神助。 这几天在处理数据时就碰到了此类问题。...然后转到 xarray，效果也差不多，最后结合 dask，实现了几十倍的效率提升，由原先的近40小时降低到2小时左右。...如果你遇到了一些问题的话，也可以评论留言，我收集一下，回头可以放到菜单栏中实时更新。 一不小心就写了这么多，很多经验都是细节问题。
前面有关xarray已经讲了3期了，介绍了数据索引，数据结构还有插值和掩膜。今天这是最后一期介绍用xarray处理nc数据了，打算聊一下如何做数据合并与计算。...我在这里就挑最常用的跟大家聊聊。 维度拼接 使用 concat() 方法可以实现维度的拼接。 下面是演示数据，来源于2018年和2019年前三个月的ERA-Interim月平均数据。...-1.6 变量合并 使用 merge() 方法，可以将ds2018中的u10和ds2019中的t2m合并到一起，而且在时间维上缺失会自动设置为nan。...除此以外，xarray还可以帮你快速地求出平均值，方差，最小值，最大值等。你可以指定具体对那个维度进行计算，如果不指定维度默认会对所有维度进行计算。...在时间维上的计算还有很多贴心的用法，比如月数据转年数据，月数据转季节数据。
前言 博主在早期对meteva的使用写了一个笔记，就是meteva，这可能是气象萌新最需要的python库 在使用中发现它不能对有兰伯特投影的wrfout数据直接绘图，所以使用了其他库进行重新网格插值再绘图...今天在逛meteva的showdoc时刷新出了一个官方教程，大体是将wrfout数据转为pandas格式 然后使用idw进行插值绘图 下面让我们开始实践吧 温馨提示 由于可视化代码过长隐藏，可点击回旋镖...QVAPOR', timeidx=ALL_TIMES, method='cat') # 定义需要插值的目标气压值，这里为500hPa target_plev = 500.0 # in hPa # 获取模型中的气压数据...QVAPOR作为湿度数据 }) print(sta1.head()) # 打印DataFrame的前几行以检查结果 # 关闭NetCDF文件 ncfile.close() level...float64 2kB 100.0 100.0 100.1 100.2 ... 111.9 112.0 112.0 Attributes: data_start_columns: 6 下面我绘制了基于
一、地形剖面图 绘制地形剖面图之前，需要了解自己使用的地形文件的格式与属性。我使用的是从气象家园巨佬Masterpiece处白嫖来的地形文件。...文件为.nc格式，需要使用Python中的netCDF4或者xarray库包来读取。...lon=f['x'][:]#将文件中的x变量赋值为经度 lat=f['y'][:]#赋值为纬度 height=f['z'][:]#将z变量赋值为高度 fig=plt.figure(figsize=(10,9...所以[ : ]表示取全部的气压层次高度，[ 55:63 ]表示取第55至63个纬度的值（不是北纬55-63，这个是切片序号，不是其存放纬度值，具体纬度值是多少需要你去算，我选的纬度是28-35），[ 109...实验文件提取（包括一个地形文件、一个气温再分析资料文件、一个转换为nc格式的grib2文件） 链接：https://pan.baidu.com/s/1ZK47zL2XJjKn0e2ubDYNuw 提取码
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