今天小编就为大家分享一篇python读取与处理netcdf数据方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

netcdf是气候数据中的主流格式,当涉及到大范围的全球数万个格网点数据时,使用python脚本可以较快地读取与处理。

import netCDF4
from netCDF4 import Dataset
import numpy as np
import sys
import os

#计算日期数
import datetime 
d1=datetime.date(1900,1,1) 
d3 = d1 + datetime.timedelta(days =100) 
print (d3)

#查看nc数据基本信息
nc_obj=Dataset('precip.nc')
print(nc_obj)

#查看nc数据各个变量的信息
print(nc_obj.variables.keys())
for i in nc_obj.variables.keys():
  print('___________________________________________')
  print(i)
  print(nc_obj.variables[i])

precip=(nc_obj.variables['precip'][:])
lat=(nc_obj.variables['lat'][:])
lon=(nc_obj.variables['lon'][:])

举例子

#39.76,116.25所在经纬度网格大致位于北京市大兴区,查询2012年年总降水量为523.8mm,大致吻合常规结果(百度百科大兴区年平均降水量约为556mm)。
l1=[]
for i in range(23377,23742):     #2012年时间区间
  l1.append(data[i][0][100][592]) #100,592为经纬度标记 
print(np.sum(l1))

以上这篇python读取与处理netcdf数据方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持爱安网。

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