Question

我是使用Python的新手，也是NetCDF的新手，如果我不清楚，请致歉。我有一个包含多个变量的nc文件，我需要以新的顺序从这些nc文件中提取数据。

我的nc文件有8个变量（经度，纬度，时间，u10，v10，swh，mwd，mwp），我正在尝试的逻辑是“如果我输入经度和纬度，我的程序输出其他变量（u10， v10，swh，mwd，mwp）按时间排序。“然后我将提取的数据放在另一个数据库中。

我测试了我的nc文件如下：

import netCDF4
from netCDF4 import Dataset

jan = Dataset('2016_01.nc')
print jan.variables.keys()

lon = jan.variables['longitude']
lat = jan.variables['latitude']
time = jan.variables['time']

for d in jan.dimensions.items():
    print d

lon_array = lon[:]
lat_array = lat[:]
time_array = time[:]

print lon_array
print lat_array
print time_array

，部分结果在

之下

[u'longitude', u'latitude', u'time', u'u10', u'v10', u'swh', u'mwd', u'mwp']

(u'longitude', <type 'netCDF4._netCDF4.Dimension'>: name = 'longitude', size = 1440)

(u'latitude', <type 'netCDF4._netCDF4.Dimension'>: name = 'latitude', size = 721)

(u'time', <type 'netCDF4._netCDF4.Dimension'> (unlimited): name = 'time', size = 186)

任何建议都将不胜感激。谢谢。

Answer 1

您首先需要知道时间/空间变化变量中维度的顺序，例如： u10，您可以通过以下方式获取：

u10 = jan.variables['u10']
print(u10.dimensions)

接下来是正确切片/索引数组的问题。如果您想要数据latitude=30，longitude = 10，则可以找到相应的（最接近的）索引（在将Numpy导入为import numpy as np之后）：

i = np.abs(lon_array - 10).argmin()
j = np.abs(lat_array - 30).argmin()

假设u10的维度按{time, lat, lon}排序，您可以将数据读取为：

u10_time = u10[:,j,i]

它为您提供所需位置的所有（时间变化）u10值。

Answer 2

您好我在来自WRF的文件netCDF上使用了这个。

import numpy as np
from netCDF4 import Dataset  # http://code.google.com/p/netcdf4-python/
import pandas as pd
import os

os.chdir('.../netcdf') # Select your dir
f = Dataset('wrfout_d01_2007-01-01_10_00_00', 'r') #Charge your file

latbounds = [ 4.691417 ]# Latitud
lonbounds = [ -74.209 ]# Longitud

cor_lat = pd.DataFrame(f.variables['XLAT'][0][:])
cor_lat2 = pd.DataFrame({'a':cor_lat.iloc[:,0], 'b':abs(cor_lat.iloc[:,0] - latbounds)})

a = cor_lat2[cor_lat2.b == min(cor_lat2.b)].index.get_values()[0]

cor_lon = pd.DataFrame(f.variables['XLONG'][0][:])
cor_lon2 = pd.DataFrame({'a':cor_lon.iloc[0,:], 'b':abs(cor_lon.iloc[0,:] - lonbounds)})

b = cor_lon2[cor_lon2.b == min(cor_lon2.b)].index.get_values()[0]

vlr = (f.variables['T2'][ : , a , b ] - 273.15)[0] #This change from kelvin to celsius
vlr

通过python从netCDF中提取数据

2 个答案: