Question

我正在尝试创建一个netcdf文件。在第一步中我想要的是从netcdf文件中读取数据并将其写入新的netcfd文件中我有一个数据数组，其中包含dtype float64和三维（时间，纬度，经度）。

当我运行脚本时，我收到以下错误：

TypeError：ufunc'sundract'不包含带签名匹配的循环类型dtype（'U32'）dtype（'U32'）dtype（'U32'）

据我所知，数据类型不匹配。但我不知道问题出在哪里。

fid = Dataset(Dir, "r")
t2m = np.array(fid.variables["t2m"])

#create new netcdf file
new_file = "ERA_t2m_2011to2017"
dataset = Dataset(new_file, "w", format="NETCDF3_64BIT_OFFSET")

#create dimensions
longitude = dataset.createDimension("longitude", 1200)
latitude = dataset.createDimension("latitude", 101)
time = dataset.createDimension("time", None)

#create variables
newvar = dataset.createVariable("longitude", np.float32, ("longitude"))
newvar.long_name = "longitude"
newvar.units = "degrees_east"
newvar.axis = "longitude-axis"
newvar[:] = np.array(fid.variables["longitude"])

newvar = dataset.createVariable("latitude", np.float32, ("latitude"))
newvar.long_name = "latitude"
newvar.units = "degrees_north"
newvar.axis = "latitude-axis"
newvar[:] = np.array(fid.variables["latitude"])

newvar = dataset.createVariable("time", np.int32, ("time"))
newvar.long_name = "time"
newvar.units = "hours since 1900-01-01 00:00:0.0"
newvar.calendar = "gregorian"
newvar.axis = "time-axis"
newvar[:] = np.array(fid.variables["time"])

newvar = dataset.createVariable("t2m", np.float64, ("time", "latitude", "longitude"))
newvar.long_name = "2 meter temperature"
newvar.units = "K"
newvar.FillValue = "-32767"
newvar.scale_factor = "0.00137038771743"
newvar.add_offset = "238.393472216"
newvar.missing_value = "-32767"
newvar[:] = t2m

也许一个重要的信息也是，

fid.variables["t2m"]

产生以下输出：

class'netCDF4._netCDF4.Variable'

int16 t2m（时间，纬度，经度）

scale_factor：0.00135205961432

add_offset：238.864955074

_FillValue：-32767

missing_value：-32767

单位：K

long_name：2米温度

无限维度：时间   当前形状=（2920,101,1200）   填写

所以2tm变量最初似乎是dtype int32，但是当我读入它时它变成了float64。但是，将变量2tm创建为float64或int32都会导致相同的错误。

你可以帮帮我吗？谢谢。

Answer 1

问题在于你如何指定：

newvar.FillValue = "-32767"
newvar.scale_factor = "0.00137038771743"
newvar.add_offset = "238.393472216"
newvar.missing_value = "-32767"

scale_factor和add_offset应该是数字值，而不是字符串。 FillValue和missing_value可以是字符串（至少在我的小测试中），但您可能也希望将它们设为数字。

来自文档：

当数据写入变量时，使用::
打包
data =（data - self.add_offset）/self.scale_factor

这是错误的来源，例如：

np.array(1.)-'string'

导致完全相同的错误。

创建netcdf文件时出现TypeError

1 个答案: