将numpy数据集转换为netCDF

时间:2019-05-02 16:02:06

标签: python-3.x dataset python-xarray netcdf4

我在python中有一个numpy数组,大小为(16,250,186),代表时间,纬度和经度。

我想将其转换为netCDF文件,以便以后可以方便地使用坐标读取数据。

我的numpy数组看起来像这样

RZS = np.load("/home/chandra/Data/rootzone_CHIRPS_era5_2003-2015_daily-analysis_annual-result.npy")
RZS.shape

Output: (16, 250, 186)

您可以看到我上面的numpy数组代表16年的年值。

chirps_precip =xarray.open_mfdataset("/home/chandra/Data/CHIRPS/chirps-v2.0.2000.days_p25.nc")
precip = chirps_precip.precip.sel(latitude = slice(-50,12.5), longitude = slice(-81.25,-34.75))
precip[0,:,:]

Output:
<xarray.DataArray 'precip' (latitude: 250, longitude: 186)>
dask.array<shape=(250, 186), dtype=float32, chunksize=(250, 186)>
Coordinates:
  * latitude   (latitude) float32 -49.875 -49.625 -49.375 ... 12.125 12.375
  * longitude  (longitude) float32 -81.125 -80.875 -80.625 ... -35.125 -34.875
    time       datetime64[ns] 2000-01-01
Attributes:
    units:               mm/day
    standard_name:       convective precipitation rate
    long_name:           Climate Hazards group InfraRed Precipitation with St...
    time_step:           day
    geostatial_lat_min:  -50.0
    geostatial_lat_max:  50.0
    geostatial_lon_min:  -180.0
    geostatial_lon_max:  180.0

这些是chirps_precip数据集的坐标,我希望我的numpy数组RZS在时间步上具有年份(如2000、2001,..... 2015)

我尝试了一些方法,例如

# from xarray
array = xarray.DataArray(RZS, latitude = 'precip.latitude')

#from netCDF
Dataset.createVariable('rootzone storage cap', np.float32, ('time','lat','lon'))

但是我无能为力。我也尝试复制attrscoords,但这也没有用。 看来我这样做是错误的方式。谁能说出我想念的东西。

我希望我的numpy数组与netcdf文件具有相同的坐标,但是将time属性修改为Years。

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

我建议使用类似代码netCDF4的代码,假设您在变量latlon中具有经度和纬度,并且数据输出为dataout

#!/usr/bin/env ipython
# ---------------------
import numpy as np
import datetime
from netCDF4 import Dataset,num2date,date2num
# -----------------------
nyears = 16;
unout = 'days since 2000-01-01 00:00:00'
# -----------------------
ny, nx = (250, 186)
lon = np.linspace(9,30,nx);
lat = np.linspace(50,60,ny);

dataout = np.random.random((nyears,ny,nx)); # create some random data
datesout = [datetime.datetime(2000+iyear,1,1) for iyear in range(nyears)]; # create datevalues
# =========================
ncout = Dataset('myfile.nc','w','NETCDF3'); # using netCDF3 for output format 
ncout.createDimension('lon',nx);
ncout.createDimension('lat',ny);
ncout.createDimension('time',nyears);
lonvar = ncout.createVariable('lon','float32',('lon'));lonvar[:] = lon;
latvar = ncout.createVariable('lat','float32',('lat'));latvar[:] = lat;
timevar = ncout.createVariable('time','float64',('time'));timevar.setncattr('units',unout);timevar[:]=date2num(datesout,unout);
myvar = ncout.createVariable('myvar','float32',('time','lat','lon'));myvar.setncattr('units','mm');myvar[:] = dataout;
ncout.close();

xarray相比,您必须编写更多代码,但是使用该模块创建netCDF文件仍然非常容易。