小編給大家分享一下python如何讀取與處理netcdf數(shù)據(jù)方式,希望大家閱讀完這篇文章之后都有所收獲,下面讓我們一起去探討吧!
創(chuàng)新互聯(lián)是一家專業(yè)提供臨武企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),專注與網(wǎng)站設(shè)計、成都做網(wǎng)站、H5高端網(wǎng)站建設(shè)、小程序制作等業(yè)務(wù)。10年已為臨武眾多企業(yè)、政府機構(gòu)等服務(wù)。創(chuàng)新互聯(lián)專業(yè)網(wǎng)站設(shè)計公司優(yōu)惠進行中。python是什么意思Python是一種跨平臺的、具有解釋性、編譯性、互動性和面向?qū)ο蟮哪_本語言,其最初的設(shè)計是用于編寫自動化腳本,隨著版本的不斷更新和新功能的添加,常用于用于開發(fā)獨立的項目和大型項目。
netcdf是氣候數(shù)據(jù)中的主流格式,當(dāng)涉及到大范圍的全球數(shù)萬個格網(wǎng)點數(shù)據(jù)時,使用python腳本可以較快地讀取與處理。
import netCDF4 from netCDF4 import Dataset import numpy as np import sys import os #計算日期數(shù) import datetime d1=datetime.date(1900,1,1) d3 = d1 + datetime.timedelta(days =100) print (d3) #查看nc數(shù)據(jù)基本信息 nc_obj=Dataset('precip.nc') print(nc_obj) #查看nc數(shù)據(jù)各個變量的信息 print(nc_obj.variables.keys()) for i in nc_obj.variables.keys(): print('___________________________________________') print(i) print(nc_obj.variables[i]) precip=(nc_obj.variables['precip'][:]) lat=(nc_obj.variables['lat'][:]) lon=(nc_obj.variables['lon'][:])
舉例子
#39.76,116.25所在經(jīng)緯度網(wǎng)格大致位于北京市大興區(qū),查詢2012年年總降水量為523.8mm,大致吻合常規(guī)結(jié)果(百度百科大興區(qū)年平均降水量約為556mm)。 l1=[] for i in range(23377,23742): #2012年時間區(qū)間 l1.append(data[i][0][100][592]) #100,592為經(jīng)緯度標(biāo)記 print(np.sum(l1))
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