想如今气象数据netCDF(.nc)为盛，用者甚多，初学者见之仰天长啸，倘若再由Python经手，netCDF4-python，Iris，xarray，UV-CDAT选择众多，劳心伤神事小，逼出选择困难症事大...数据结构图示 数据类型的使用 读取数据: xarray.open_dataset()读取Dataset类型数据，即能读取多个物理量。...xarray.open_dataarray()读取DataArray类型数据，即只能读取单个物理量。...提取物理量 从文件中读取数据ds = xarray.open_dataset() 假如数据中含有一个名为var的物理量可以通过ds.var或ds[var]来获取 实例 此处使用的是ERA-Interim...>>>import xarray as xr # 由于数据包含了多个物理量（u10，v10，t2m），所以要用open_dataset来读取数据 >>>ds = xr.open_dataset('EC-Interim_monthly
以下文章来源于MeteoAI ，作者学前班大队长 想如今气象数据netCDF(.nc)为盛，用者甚多，初学者见之仰天长啸，倘若再由Python经手，netCDF4-python，Iris，xarray...，比如变量的名字、单位等 数据结构图示 数据类型的使用 读取数据: xarray.open_dataset()读取Dataset类型数据，即能读取多个物理量。...xarray.open_dataarray()读取DataArray类型数据，即只能读取单个物理量。...提取物理量 从文件中读取数据ds = xarray.open_dataset() 假如数据中含有一个名为var的物理量可以通过ds.var或ds[var]来获取 实例 此处使用的是ERA-Interim...>>>import xarray as xr # 由于数据包含了多个物理量（u10，v10，t2m），所以要用open_dataset来读取数据 >>>ds = xr.open_dataset('EC-Interim_monthly
温湿廓线 Siphon是一个用于访问大气和海洋数据源的Python库。它提供了易于使用的工具，可以从THREDDS数据服务器中自动获取、解析和检索数据。...数据访问：Siphon通过使用NetCDF Subset Service (NCSS)和NetCDF OPeNDAP (DODS)协议从数据服务器中获取数据。...总之，Siphon是一个强大的Python库，为科学家和工程师提供了从THREDDS目录和数据服务器中获取数据的简单方法，并提供了工具来解析、检验和分析这些数据。.../thredds/catalog/grib/NCEP/GFS/' 'Global_0p5deg/catalog.xml?...40N In [23]: query = ncss.query() query.lonlat_point(115, 40).time(datetime.utcnow()) query.accept('netcdf4
NetCDF有两个数据模型：经典模型（NetCDF3之前模型）和增强模型（NetCDF4） NetCDF最新版本是NetCDF4，NetCDF4的API接口建立在HDF5之上，和HDF5是兼容的....GDAL读取实例 下面的例子读取MODIS地标反射率（Surface Reflectance）数据中的第一波段，然后转为GeoTIFF进行存储....对于MODIS数据，tuple的第一个元素是子数据集的完整路径，所以我们取出该路径，然后使用gdal.Open()函数读取该子数据集....最后我们使用CreateCopy()方法将该子数据集存储为GeoTIFF格式的数据。 所以，总结一下，我们读取HDF或者NetCDF数据子集的时候，最主要的是取出想要处理的子数据集的完整路径。...然后就像读取普通GeoTIFF影像那样对子数据集进行读取就OK了. from osgeo import gdal root_ds = gdal.Open('example.hdf') # 返回结果是一个
以下文章来源于MeteoAI ，作者学前班大队长 xarray专题再次开讲，错过第一部分的可以先去补个课从xarray走向netCDF处理(一)：数据结构及数据读取。...今天要介绍的就是xarray的索引功能，通过索引你可以对数据进行切片，从整体中提取你所关注的区域、高度或者时间。...索引核心方法 在xarray的官方文档中给出了如下几种索引方式 索引演示 对如下数据进行索引演示：名为ds的DataSet，名为temp的DataArray，数据链接在文末。...Attributes: Conventions: CF-1.6 history: 2019-03—28 02:03:39 GMT by grib_to_netcdf-2.12.0: grib_to_n...# 生成地图 fig, ax = map() # 数据读取及时间平均处理 ds = xr.open_dataset('EC-Interim_monthly_2018.nc') lat = ds.latitude
本文介绍基于C++语言的netCDF库读取.nc格式的栅格文件时，出现数据无法读取、数据读取错误、无法依据维度提取变量等情况的原因与解决方法。 ...最近，由于需要读取ERA5气象数据，因此使用C++语言中的netCDF库读取.nc格式文件；这其中也是踩了很多的坑，所以在此记录一下，也相当于是汇总了C++的netCDF库读取.nc文件时的一些常见问题...但当然，本文后续提到的各类问题，都是在基于C++语言的netCDF库读取.nc格式文件时，出现的问题（毕竟Python读取.nc格式文件还是很方便的，感觉一般也不会有太大的问题或坑）。...2 数据增益值与偏移值 首先，如果大家读取数据时，发现得到的结果数值很奇怪、不符合数据范围的实际情况，那么大概率就是.nc文件的变量存在scale和offset（增益值、偏移值）导致的；关于这一点，...例如，我们一般情况下，都是通过如下代码，打开.nc格式文件，并读取其中的变量数据。
xarray专题再次开讲，错过第一部分的可以先去补个课从xarray走向netCDF处理(一)：数据结构及数据读取。...今天要介绍的就是xarray的索引功能，通过索引你可以对数据进行切片，从整体中提取你所关注的区域、高度或者时间。 索引核心方法 在xarray的官方文档中给出了如下几种索引方式 ?...索引演示 对如下数据进行索引演示：名为ds的DataSet，名为temp的DataArray，数据链接在文末。...Attributes: Conventions: CF-1.6 history: 2019-03-28 02:03:39 GMT by grib_to_netcdf-2.12.0: grib_to_n...# 生成地图 fig, ax = map() # 数据读取及时间平均处理 ds = xr.open_dataset('EC-Interim_monthly_2018.nc') lat = ds.latitude
又比如我有全国的数据变量，但是只想研究其中某几个省份，那也需要对非相关省份进行掩盖。...best_gfs = TDSCatalog('http://thredds.ucar.edu/thredds/catalog/grib/NCEP/GFS/' '...读取陆地shp，并使用salem.roi来提取感兴趣的区域。 shp_path = '....读取海洋shp，并使用salem.roi来提取感兴趣的区域。 shp_path = '....读取中国各省shp，并使用salem.roi来提取感兴趣的区域。 shp_path = '.
NCSS GFS 0.25 snowdepth 上次测试的是0.5分辨率的GFS数据 这次试试更高分辨率0.25的效果 实际上TDSCatalog还有很多产品，可以在这里看看 数据获取 In [8]:...%matplotlib inline from siphon.catalog import TDSCatalog best_gfs = TDSCatalog('http://thredds.ucar.edu.../thredds/catalog/grib/NCEP/GFS/' 'Global_0p25deg/catalog.xml?.../thredds/ncss/grid/grib/NCEP/GFS/Global_0p25deg/Best?...reftime', 'latitude', 'time', 'longitude', 'Snow_depth_surface', 'LatLon_721X1440-0p13S-180p00E-2'] 数据处理与绘图
最近我们在试用天擎，测试了从天擎读取EC数据，请求数据的程序来自天擎网站（见下图），数据传输的速度和稳定度都相当不错，尤其是可以按需求请求数据，避免了“一个馒头搭块糕”式的打包式下载数据对于时间和存储空间的极大浪费...请求江苏地区要素场时，数据基本秒出，感觉畅爽无比 ? ? 这里有必要提一点的是，我们的调用程序有时候会出现之前还可以顺利调用，最近却会报错的情况。...serviceNodeId=%s&" # 数据读取URL(基本路径) http://ip:port/music-ws/api?
03 项目方法 在以下内容中，将详细介绍三种不使用 SHP 文件进行气象绘图的方法，帮助读者更好地进行气象数据可视化。...pip install frykit -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ #从指定镜像下载安装工具包，镜像URL可自行修改 !...pip install cnmaps --user https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ #从指定镜像下载安装工具包，镜像URL可自行修改 06 导入库与链接数据库...gridspec import matplotlib.pyplot as plt import metpy.calc as mpcalc from metpy.units import units from netCDF4.../thredds/catalog/grib/NCEP/GFS/' 'Global_0p5deg/catalog.xml?
1、读取TXT文件数据，并对其中部分数据进行划分。...一部分作为训练集数据，一部分作为测试集数据： def loadData(filename,split,trainingSet=[],testSet=[]): with open(filename...range(len(dataset)): dataset[i][:] = (item for item in lines[i].strip().split(',')) # 逐行读取数据...in range(len(dataset[0])-1): dataset[x][y] = float(dataset[x][y]) # 将除最后一列的数据转化为浮点型...if random.random() 数据集进行划分 trainingSet.append
该问题解决的是把28×28像素的灰度手写数字图片识别为相应的数字，其中数字的范围从0到9....，以指向正确的位置 由于matlab中fread函数默认读取8位二进制数，而原数据为32bit整型且数据为16进制或10进制，因此直接使用fread(f,4)或者fread(f,’uint32′)读出数据均是错误数据...data = strcat(data,num2str(dec2base(f,2,8))); end getdata = bin2dec(data); end 数据读取与保存...image数据： 首先读取4个数据，分别是MagicNumber=2051，NumberofImages=6000，rows=28，colums=28，然后每读取rows×colums个数表示一张图片进行保存...： label数据读取与保存与image类似，区别在于只有MagicNumber=2049，NumberofImages=6000，然后每行读取的数据范围为0~9，因此令temp+1列为1，其余为0即可
数据下载与预处理 由于神经网络预训练数据需要cmip模式数据，训练、验证时需要观测数据，因此我们首先对需要数据进行下载。...wget ini = r"https://esgdata.gfdl.noaa.gov/thredds/fileServer/gfdl_dataroot4/CMIP/" + \ r"NOAA-GFDL.../Cmip6/' + fileName) 仔细观察下载的URL，你会发现：https://esgdata.gfdl.noaa.gov/thredds/fileServer/gfdl_dataroot4.../TrainData/TosA.nc") ZosAD.to_netcdf("....sshaD = xr.Dataset({"ssha": ssha}) sshaD.to_netcdf(".
数据下载与预处理 由于神经网络预训练数据需要cmip模式数据，训练、验证时需要观测数据，因此我们首先对需要数据进行下载。 ?...wget ini = r"https://esgdata.gfdl.noaa.gov/thredds/fileServer/gfdl_dataroot4/CMIP/" + \ r"NOAA-GFDL.../Cmip6/' + fileName) 仔细观察下载的URL，你会发现：https://esgdata.gfdl.noaa.gov/thredds/fileServer/gfdl_dataroot4.../TrainData/TosA.nc") ZosAD.to_netcdf("....sshaD = xr.Dataset({"ssha": ssha}) sshaD.to_netcdf(".
测试文件内容(test1.txt) hello,123,nihao 8,9,10 io,he,no 测试代码 import numpy # dtype：默认读取数据类型，delimiter：分隔符 world_alcohol...= numpy.genfromtxt("test1.txt", dtype=str, delimiter=",") # 数据结构 print(type(world_alcohol)) # 数据内容 print
首先，一个简单的示例，我们将用Pandas从字符串中读入HTML；然后，我们将用一些示例，说明如何从Wikipedia的页面中读取数据。...从CSV文件中读入数据，可以使用Pandas的read_csv方法。...为了获得这些表格中的数据，我们可以将它们复制粘贴到电子表格中，然后用Pandas的read_excel读取。这样当然可以，然而现在，我们要用网络爬虫的技术自动完成数据读取。...read_html函数 使用Pandas的read_html从HTML的表格中读取数据，其语法很简单： pd.read_html('URL_ADDRESS_or_HTML_FILE') 以上就是read_html...中读取数据并转化为DataFrame类型 本文中，学习了用Pandas的read_html函数从HTML中读取数据的方法，并且，我们利用维基百科中的数据创建了一个含有时间序列的图像。
例如，你可能会从多个文件中选择数据子集，根据多个文件计算像总计和平均值这样的统计量。当文件数量增加时，手动处理文件的可能性会减小，出错的概率会增加。...来读取多个文件中的数据。 具体操作分为以下几步： （1）要读取多个文件，需要我们创建多个文本文件。新建一个工程目录，名称叫做batch_read_file，然后在这个目录下，创建3个文本文件。...（2）为3个文件，a、b、c添加数据。...# a.txt的数据 hello world # b.txt的数据 javascript vue react # c.txt的数据 data 2019 （3）测试文件创建完成后，来编写具体的程序吧。...file_reader: for row in file_reader: print("{}".format(row.strip())) print("所有文件数据读取完毕
1:接着昨天的《小程序云开发四：向云数据库插入一条数据》，今天要写的是读取那条插入的数据。...api,请点击：https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/wxcloud/guide/database/read.html 2:主要方法：点击请求数据按钮的时候向数据库请求...，cont.doc("XCIGn8DR1TiNF-Pt").get里面要填写插入的数据的时候标记的id。...// 单击“请求数据”按钮执行该函数 queryData: function () { const db = wx.cloud.database({}); const cont =...const cont = db.collection('todos'); cont.add({ data: { description: "向云数据库插入一条数据
if ((file_stream = fopen(filename, "r")) == NULL )
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