读取Netcdf文件并在Python中计算RMSE

Question

我有一个netcdf文件。我在这个文件中有两个变量：wspd_wrf_m和wspd_sodar_o。我想读取netcdf文件并计算wspd_wrf_m和wspd_sodar_o之间的RMSE值。

变量的尺寸（天，时间）为（1094,24） 我想计算文件最后365天的RMSE。你能帮我解决这个问题吗？

我知道我需要使用：

from netCDF4 import Dataset
import numpy as np

g = Dataset('station_test_new.nc','r',format='NETCDF3_64BIT')
wspd_wrf = g.variables["wspd_wrf_m"][:,:]
wspd_sodar = g.variables["wspd_sodar_o"][:,:]

但是，如何选择我需要的最后365天每小时数据并从中计算RMSE？

Answer 1

选择最后365天是将数组切割为正确的大小。例如：

import numpy as np
var = np.zeros((1094, 24))
print(var.shape, var[729:,:].shape, var[-365:,:].shape)

打印：

  

（1094,24）（365,24）（365,24）

因此，var[729:,:]和var[-365:,:]将最后365天（包含所有小时值）切成1094天大小的数组。

Numpy manual中有更多信息/更多示例。

有很多关于如何在Python中计算RMSE的例子（例如this）。请尝试一下，如果无法使用，请尝试更新您的问题。