Question

让我们考虑这两个文件：

from netCDF4 import Dataset as dset

for i in range(2):
     with dset('test_{}.nc'.format(i),'w') as f:
         f.createDimension('A',5)
         f.createDimension('B',8)
         f.createVariable('v1',float,('A',))
         f.createVariable('v2',float,('B',))
         f['v1'][:] = range(i*5,i*5+5)
         f['v2'][:] = range(i*8,i*8+8)

如果这两个维度是无限的，则ncrcat可以直接工作，并且将v2沿B连接，将v1沿A连接。

ncrcat test_0.nc test_1.nc test_01.nc

但是，如果尺寸是固定大小的（如上例所示），我必须先将A和B设置为记录尺寸，以使其不受限制，然后再串联

ncks --mk_rec_dmn A test_0.nc test_0u.nc ; mv test_0u.nc test_0.nc
ncks --mk_rec_dmn B test_0.nc test_0u.nc ; mv test_0u.nc test_0.nc
ncks --mk_rec_dmn A test_1.nc test_1u.nc ; mv test_1u.nc test_1.nc
ncks --mk_rec_dmn B test_1.nc test_1u.nc ; mv test_1u.nc test_1.nc
ncrcat test_0.nc test_1.nc test_01.nc

还有另一种方法可以减少行数吗？

Answer 1

不幸的--mk_rec_dmn每次调用仅更改一个维度。将多个固定尺寸更改为记录尺寸在我们的TODO列表中（＃1129）。但是，可以通过使用mv的覆盖功能来消除-O语句：

ncks -O --mk_rec_dmn A test_0.nc test_0.nc
ncks -O --mk_rec_dmn B test_0.nc test_0.nc
ncks -O --mk_rec_dmn A test_1.nc test_1.nc
ncks -O --mk_rec_dmn B test_1.nc test_1.nc
ncrcat test_0.nc test_1.nc test_01.nc

HTH， cz

连接具有多个“记录”尺寸的netcdf文件

1 个答案: