python中提供了多种方式来处理netcdf文件，这里主要讲一下常用的 netcdf4-python 模块。 netcdf4-python是 netCDF4 C库的python模块。...此模块可以读写 netCDF4 及 netCDF3 格式的文件，同时也可创建 HDF5 客户端只读的文件。...只有当重新链接 netcdf 库时，才可以通过 netCDF3 客户端读取，同时也可以通过HDF5客户端读取。 netCDF4 模块可以读取和写入上述格式中的文件。...netcdf 中的变量 netcdf 中的变量就像 numpy 模块中的 python 多维数组。然而，不像 numpy 数组，可以在一个或多个无限维添加netcdf 变量。...endian 可以用来设置存储在 HDF5 文件中的 HDF 块(chunking)参数和二进制字节序(endian-ness)。
nc文件的处理方式比较多，可以用MATLAB、JAVA、C、python或者其他的语言。我这两天折腾用python读取nc文件，查阅很多资料，左拼右凑的终于读出来了。...未安装时，下面的框是“install”,点击install安装就行。 ? 2、安装所需要的模块 1）安装模块之前，更换一下Anaconda镜像。...首先进行一下更新，在Anaconda Prompt（开始菜单栏 Anaconda3文件下）中输入命令：conda update --all； 然后安装读nc文件所需的模块netCDF4：conda install...netCDF4 这样就完成了HDF4模块的安装。...netCDF4 from netCDF4 import Dataset nc_obj=Dataset('e:\\P_CLDAS_RE01_EA16_PRE_HOUR_2015010101.nc')
支持 Pcikle 是非常重要的，因为这可以无需安装额外的库就能让你用其他python 模块(比如 multiprocessing) 使用 xarray 对象。...最近的 netCDF 版本基于更广泛使用的 HDF-5 文件格式。了解更多netCDF文件格式 [注1]。...为了读取或写入 netCDF 文件，需要安装 scipy 或 netcdf4-python。...使用 to_netcdf 方法可以存储 Dataset 到磁盘中： >> ds.to_netcdf('save.nc') 默认存储为 netCDF4 格式。...当要在一个文件中写入多个组时，传入 mode = 'a' 给 to_netcdf ，从而确保每一次调用都不会删除文件。 除非执行一系列计算操作，否则 netCDF 文件中的值是不会加载到内存中的。
本文介绍基于Anaconda环境，下载并安装Python中h5py与netCDF4这两个模块的方法。 ...在Python语言中，h5py与netCDF4这两个模块是与遥感图像处理、地学分析等GIS操作与算法等研究息息相关的模块，应用较为广泛。...其中，h5py主要用以处理跨平台数据储存文件——.hdf5或.h5格式文件，netCDF4则主要用以处理.nc或.nc4格式文件。本文就对二者在Anaconda环境中，进行下载与安装的具体方法。 ...稍等片刻，即可完成h5py模块的下载与配置工作。 接下来，我们安装netCDF4模块。...稍等片刻，即可完成netCDF4模块的下载与安装。 至此，大功告成。此时，我们就可以在在Python语言中，对h5py与netCDF4这两个模块加以具体运用了。
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....HDF和NetCDF栅格数据集特点 HDF和NetCDF数据都可能包含数据子集（一个文件中包含多个子文件），我们需要找出需要的子集数据，然后就可以像普通的GeoTIFF影像那样进行读写和操作了....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....我们首先使用gdal.Open()函数读取HDF数据，然后使用GetSubDatasets()方法取出HDF数据中存储的子数据集信息，该方法返回的结果是一个list，list的每个元素是一个tuple，...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。
h5py是Python中的一个库，提供了对HDF5文件的高级封装，使得在Python中处理HDF5文件变得更加简单和高效。本文将介绍h5py的基本概念和使用方法。什么是HDF5文件？...在读取数据时，我们使用h5py.File函数以只读模式打开HDF5文件，并使用索引操作符[]读取数据集和属性的值。总结h5py是Python中处理HDF5文件的一个强大工具。...它提供了简单而灵活的API，使得在Python中读取和写入HDF5文件变得更加容易。通过使用h5py，我们可以方便地处理大量的科学数据，并利用HDF5文件的特性进行高效的数据存储和检索。...在这个示例中，我们只是打印了图像的描述和形状，你可以根据实际需求进行进一步的处理和分析。 通过使用h5py库，我们可以方便地将图像数据存储在HDF5文件中，并在需要时进行读取和处理。...netCDF4：netCDF4是一个用于处理科学数据的Python库，支持netCDF和HDF5文件格式。
之前介绍过如何使用Python处理NetCDF格式文件，这次介绍一下如何创建NetCDF文件。...使用netcdf4-python创建netCDF格式文件通常按照如下流程： 1) 打开/创建netCDF文件对象 2) 定义数据维度 3) 基于定义的维度创建变量 4) 存储数据到变量 5) 为变量和数据集添加属性...NETCDF4_CLASSIC和NETCDF4格式支持HDF5，能够读取HDF5的库也可以处理这两种格式。 选择文件格式的时候需要注意上述的一些问题。更多的细节见官方文档。...定义维度时需要注意：netCDF格式文件中存在一个特殊维度：记录维度(record dimension)/无限维度(unlimited dimension)，通常是无限大小的，这与常规的经纬度等维度不同...全局属性是对应整个文件的属性，顾名思义，变量属性就是对应每个变量的属性。 在创建nc文件时，属性是可选的。但是为了更为明确的表述文件和变量的信息通常要添加属性，也建议添加属性。
Python CSV模块 Python提供了一个CSV模块来处理CSV文件。要读取/写入数据，您需要遍历CSV行。您需要使用split方法从指定的列获取数据。...您必须使用命令 pip install pandas 安装pandas库。在Windows中，在Linux的终端中，您将在命令提示符中执行此命令。...在仅三行代码中，您将获得与之前相同的结果。熊猫知道CSV的第一行包含列名，它将自动使用它们。 用Pandas写入CSV文件 使用Pandas写入CSV文件就像阅读一样容易。您可以在这里说服。...结论 因此，现在您知道如何使用方法“ csv”以及以CSV格式读取和写入数据。CSV文件易于读取和管理，并且尺寸较小，因此相对较快地进行处理和传输，因此在软件应用程序中得到了广泛使用。...csv模块提供了各种功能和类，使您可以轻松地进行读写。您可以查看Python的官方文档，并找到更多有趣的技巧和模块。CSV是保存，查看和发送数据的最佳方法。实际上，它并不像开始时那样难学。
由于 Zarr 格式比 NetCDF4/HDF5 格式具有更快的处理速度，已经在云平台得到较为广泛的应用。近几年在国外地球科学领域也得到了广泛关注。...Unidata在2019年开始在netCDF-C中引入Zarr支持，并从4.8.0版本开始正式支持Zarr，命名为NCZarr。...Zarr和NetCDF格式效率对比 之前也大概了解过 Zarr，之所以要专门介绍 Zarr 是因为在处理数据的过程中，由于需要进行大文件读写操作，而使用 NetCDF 格式写入数据时速度很慢，并且为了避免对文件进行分割实现文件的并行读写...在初步尝试时，使用 Zarr 格式写入数据时比使用 xarray 写入 NetCDF 文件快了 2 倍（未进行数据压缩）。...Zarr主要具有以下特点： 使用任意 Numpy 数据类型创建 N维数组 沿任意维度对数组分块 使用任意 NumCodecs 规则压缩或过滤分块数组 在内存、磁盘、Zip文件、S3等存储数组 多线程/进程并行读取数组
本文介绍基于Python语言，逐一读取大量.nc格式的多时相栅格文件，导出其中所具有的全部时间信息的方法。...我们希望，读取这个文件夹中的全部.nc格式文件，并获取其所表示的每一个时相。 明确了需求后，我们就可以开始具体的操作。首先，本文所需用到的代码如下。...首先，我们导入所需的模块。在这里，需要导入Python的os模块，用于处理文件和文件夹路径操作；同时导入netCDF4库，并接着从netCDF4库中导入Dataset类，用于打开和读取.nc文件。...在函数中，首先创建一个空列表nc_dates，用于存储每个.nc文件及其对应的日期列表；随后，使用os.listdir()函数遍历文件夹中的所有文件，通过检查文件名是否以.nc结尾来筛选出.nc文件。...其次，使用Dataset类打开.nc文件，并将打开的文件对象赋值给dataset变量；随后，获取.nc文件的时间，在本文的.nc数据中，也就是名为time的变量，并将时间变量的值读取到time_values
这些数据覆盖了30公里网格上的地球，并使用137个从地表到80公里高度的高度来解析大气，包括在降低空间和时间分辨率时所有变量的不确定性信息。...pygrib 和 cfgrib：Python库，用于在Python环境中处理GRIB数据。...2）.shx 文件内容：索引文件，用于快速定位 .shp 文件中的几何对象。作用：提高数据读取效率，尤其在处理大规模数据时。3）.dbf 文件内容：以 dBase IV 格式存储几何对象的属性信息。...不同的shapefile文件储存格式有所不同，重要的是需要找到所需区域的多边形数据存储的位置。数据预处理打开数据在Python中，可以使用多种库来打开和查看NetCDF（.nc）文件。...import netCDF4 as nc# 打开NetCDF文件dataset = nc.Dataset('example.nc', 'r')# 查看文件中的变量print("Variables:",
在地球科学领域使用较为广泛，大多数数值模式，卫星，雷达等数据格式通常为NetCDF格式。...复杂的数据处理工作和二维可视化可以使用matlab，python或NCL，三维可视化可以使用VisAD，Vis5d，IDV等。 处理nc文件的工具很多，此次仅利用python来讲一下如何处理nc文件。...目前Python中最受欢迎的处理NetCDF数据的库是netCDF4-python。此外，scipy.io模块也提供了NetCDF文件接口，可以用来读取NetCDF文件。...简单高效的可视化神器——Seaborn palettable ：用于设置colormap cartopy ：添加地理图形信息 netCDF4 ：读取netcdf格式文件 其余代码段的解释在上述代码中已经给出...Notebook中也给出了使用 scipy 读取 netcdf 文件的示例。 ? 图1 无数据循环 ?
在气象学中，WRF（Weather Research and Forecasting Model）是一个常用的数值天气预报模型，它可以提供丰富的气象变量数据来帮助我们理解和预测天气现象。...使用适用于 wrf-python 的 xarray 数据结构。将投影对象转换为字符串以便作为 NetCDF 属性使用。...print(f"数据成功写入至 {output_path}") except Exception as e: print(f"写入数据至 {output_path} 时发生错误...format='NETCDF4', group=None, encoding=None): """将 xarray 写入 NetCDF 格式的输出文件 使用适用于 wrf-python...'w' :param format: 文件格式，'NETCDF4', 'NETCDF4_CLASSIC', 'NETCDF3_64BIT' 或 'NETCDF3_CLASSIC'，默认为 'NETCDF4
关于netCDF4-python库的介绍，之前已经提到了 netcdf4-python 模块详解，还有这里这里使用 Cartopy 和 netCDF4 可视化 WRF 模式数据 下面以一个例子来讲述一下如何处理...nc数据： # 加载库 import netCDF4 as nc data = nc.Dataset("wrfout_v2_Lambert.nc", "r") # 输出文件中变量 print(data.variables.keys...io模块同样提供了 netcdf 文件处理方法，其所使用的外部模块和 netCDF4-python 使用的相同，都不需要使用 Unidata 提供的 netcdf C库。...读取数据之后，在变量空间可以查看关于变量的一些信息，比如维度大小。...此节仅记录了怎么读netcdf文件，关于如何写netcdf文件下次再说。 除了上述三种工具之外，CDO和NCO在处理netcdf文件时有时会非常有用，关于这两部分的介绍有空再说。
当您对模块的所有组件/功能都满意并且没有错误后，用户可以将这些函数/过程存储在扩展名为.pyx的文件中。 这是 Cython 使用的扩展名。 将此代码与您的应用集成的下一步是在安装文件中添加信息。...netCDF4 netCDF4 是 netCDF 库的第四个版本，该库是在 HDF5（分层数据格式，旨在存储和组织大量数据）的基础上实现的，从而可以管理非常大和复杂的多维数据。...netCDF4模块，并使用Dataset()函数读取了示例netCDF4文件。...最后，我们要获取第 1 行的值，即netCDF4文件中的前 10 列; 为此，只需像往常一样使用索引。...完成netCDF4文件的创建后，最后一步是关闭文件连接： In [31]: output.close() 上面的代码向您展示了 Python netCDF4 API 的用法，以便读取和创建netCDF4
ThreadPoolExecutor ThreadPoolExecutor 是 concurrent.futures 模块中的一个类，用于简化线程池的管理和使用。...它基于线程，适合执行大量I/O密集型任务，如网络请求和文件读写，因为线程在等待I/O时可以被切换出去，让其他线程继续执行。线程池自动管理线程的创建和回收，减少了线程创建的开销。...区别：受GIL限制，在CPU密集型任务中可能不会带来性能提升。 joblib joblib 是一个轻量级的并行处理和内存缓存库，广泛应用于机器学习和科学计算中。...默认情况下，multiprocessing 使用 pickle 模块来序列化要传递的对象，但 pickle 不能序列化定义在交互式会话或某些特定上下文中的函数。...资源改为4核16g时，并行超越了单循环 当你核数和内存都没困扰时当然是上并行快 ，但是环境不一定能适应多线程 资源匮乏或者无法解决环境问题时还是老实循环或者在列表推导式上做点文章
前天在最强王者交流群，突然有人问起使用Python读取.nc文件的方法，正好之前有写过文章，这里拿出来跟大家分享下。 大家好，我是Python进阶者。...前言 前几天有个叫【温池】的粉丝在Python钻石交流群里问了一道关于.nc文件读取的问题，如下图所示。....nc文件和常规的文件不太一样，有专门的第三方处理库，netCDF4，需要安装才行。...netCDF4 关于永久换源可以参考这个文章：手把手教你进行pip换源，让你的Python库下载嗖嗖的（系列二）、手把手教你进行pip换源，让你的Python库下载嗖嗖的。...# -*- coding: utf-8 -*- import netCDF4 from netCDF4 import Dataset # 查看nc文件中的变量，结果是：['lon', 'lat',
前言 前几天有个叫【温池】的粉丝在Python钻石交流群里问了一道关于.nc文件读取的问题，如下图所示。....nc文件和常规的文件不太一样，有专门的第三方处理库，netCDF4，需要安装才行。...netCDF4 关于永久换源可以参考这个文章：手把手教你进行pip换源，让你的Python库下载嗖嗖的（系列二）、手把手教你进行pip换源，让你的Python库下载嗖嗖的。...# -*- coding: utf-8 -*- import netCDF4 from netCDF4 import Dataset # 查看nc文件中的变量，结果是：['lon', 'lat',...三、总结 我是Python进阶者。本文基于粉丝提问，针对.nc文件读取的问题，给出了两种解决方法，顺利帮助粉丝解决了问题。
本文介绍基于Python语言的netCDF4库，读取.nc格式的数据文件，并提取指定维（时间、经度与纬度）下的变量数据的方法。 ...同时，在我们之前的文章Python批量读取NC数据的时间维信息中，就介绍过基于netCDF4库，对一个文件夹下大量.nc格式数据文件的某一维的信息加以提取的方法。...而在本文中，我们则是同样基于netCDF4库，读取.nc文件，并提取指定维（Dimensions，也就相当于是自变量）下的变量（Variables，也就相当于是因变量）的具体数值。 ...库，并指定要读取的.nc格式数据文件的路径nc_path；随后，使用nc.Dataset()打开这一文件，并将返回的Dataset对象存储在nc_data变量中；紧接着，通过print()打印nc_data...这个是因为，我们在实际情况中，需要提取指定空间位置的像素时，这个位置的经、纬度数据肯定是随机的；而通过argmin()函数，就可以找到.nc文件里面经度、纬度所对应的维中，与我们实际需要的经、纬度最接近的那个数值所对应的维的下标
读取单个或多个文件到 Dataset 对读取的输入对象执行一系列变换操作 使用to_netcdf方法保存结果 上述步骤通常会产生很大的nc文件(>10G)，尤其是在处理大量数据时。...最近在处理卫星数据时，最终生成的文件甚至超过了50G，有些甚至超过了100G。而目前xarray对于nc格式的大文件存储让人头疼。在存储这些大文件时耗时很长，甚至可能会导致程序挂起。...netCDF可是的写操作一直是xarray的痛点，尤其是在并行写和增量写文件方面。...之前也介绍过另一种文件格式 Zarr真的能替代NetCDF4和HDF5吗，在文件并行写和增量写方面非常友好，尤其是涉及到大文件时。...目前新版本的netCDF库也逐渐支持zarr格式，但还没测试过效果如何。如果不是一定要netCDF格式的话，可以尝试使用zarr格式。 后话：虽然本文使用了dask，但是涉及到dask的内容比较少。
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