, mode='w', format='NETCDF4', group=None, engine=None, encoding=None): """将 xarray 数据写入 NetCDF 格式的输出文件...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。..., mode='w', format='NETCDF4', group=None, encoding=None): """将 xarray 写入 NetCDF 格式的输出文件 使用适用于...将投影对象转换为字符串，以便可以将其作为 NetCDF 属性使用 :param xarray_array: xarray.DataArray :param mode: 文件打开模式，默认为...() # 从变量中删除坐标信息 del xarray_array_out.attrs['coordinates'] # wrf-python 投影对象无法处理，将其转换为字符串
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...定义变量 使用.createVariable方法可以创建变量，只需要给定变量名称，变量类型，变量维度等信息即可。也可以指定一些额外选项对数据进行压缩(精度要求不高/存储空间有限的情况下)。...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。...上述所有操作完成后，即可关闭打开的文件对象，完成文件的写入操作。更多函数和方法细节和高级操作见官方文档。
在 Python 中，将报告写入文件的过程可以使用内置的文件操作功能，通常涉及以下几个步骤：基本步骤打开文件：使用 open() 方法，指定文件名和模式（如写入模式 w 或追加模式 a）。...写入内容：使用 write() 或 writelines() 方法将内容写入文件。关闭文件：使用 close() 方法，或者通过 with 语句自动管理文件资源。1、问题背景有一份报告需要写入文件。...open() 函数来创建一个文件对象，然后使用 print() 函数来将数据写入文件。...在第二种方案中，我们使用 with 语句来创建一个文件对象，然后使用 f.write() 函数来将数据写入文件。...检查文件路径： 确保目标路径存在，避免报错。选择适当格式： 根据需求选择文本、JSON、CSV 或 Excel 格式。根据报告的内容和用途，选择合适的方法将报告写入文件即可。
为了读取或写入 netCDF 文件，需要安装 scipy 或 netcdf4-python。...写入编码数据 你也可以自定义 xarray 如何为 netCDF 文件中的每个数据集变量提供编码信息。encoding 参数接收包含编码信息的键值对字典。...这些信息会保存为 netCDF 变量的编码信息，从而使得 xarray 能够更准确的读取编码数据。 注意： 是否使用编码选项是可选的。...如果不指定编码信息的话，xarray 会使用默认的编码属性信息；如果指定的话，这会更有利于额外的处理操作，尤其是压缩操作。 当存储文件时，这些属性信息会保存为每一个变量的属性。...时间单位 'units' 和 ‘calendar’ 属性控制 xarray 如何将 datetime64 和 timedelta64 数组序列化为数值数组。'
之前有写过文章使用Ruby和NCL读取转换grd文件，现在有国人开发的GrADs的Python接口xgrads可用于文件格式转换。(点击可跳转！)...，下面我们是使用的ctl和grd文件转换的，方法类似： #import sys #sys.path.append('/home/gavin/miniconda3/envs/atmpy/lib/python3.8...= open_CtlDataset('lst.ctl') ctl = CtlDescriptor(file='lst.ctl') ds.attrs['pdef' ] = 'None' ds.to_netcdf...=ctl.undef).plot(figsize=(9,5), cmap='jet') 以上需要注意两点： 1.如果在jupyter-lab中无法加载xgrads需要手动添加其路径，使用到的是...：import sys 2. xgrads存在bug，如果不添加语句ds.attrs['pdef' ] = 'None'会一直报错，无法生成nc文件！
miniufo/xgrads.git cd xgrads python setup.py install 链接https://github.com/miniufo/xgrads ， 有提供示例ctl和dat文件...，下面我们是使用的ctl和grd文件转换的，方法类似： #import sys #sys.path.append('/home/gavin/miniconda3/envs/atmpy/lib/python3.8...= open_CtlDataset('lst.ctl') ctl = CtlDescriptor(file='lst.ctl') ds.attrs['pdef' ] = 'None' ds.to_netcdf...=ctl.undef).plot(figsize=(9,5), cmap='jet') 以上需要注意两点： 1.如果在jupyter-lab中无法加载xgrads需要手动添加其路径，使用到的是...：import sys 2. xgrads存在bug，如果不添加语句ds.attrs['pdef' ] = 'None'会一直报错，无法生成nc文件！
pandas 数据类型转换和读取写入 pandas 若要由pandas对象转换为 xarray 对象或者由 xarray 转为pandas对象，可以对pandas[4] 对象使用to_xarray[5...将 ds（Dataset）中的变量a转换为 pandas 类型 ds.a.to_series() ds.a.to_series() 如何理解这一句代码呢？...Xarray 采用open_dataset / open_dataarray 函数读取NetCDF 文件，采用to_netcdf方法将数据写入文件。...接下来首先创建一些数据集，并使用to_netcdf将数据写入硬盘 ds1 = xr.Dataset( data_vars={ "a": (("x", "y"), np.random.randn...DataSets 和 DataArray 写入 nc 文件中 # DataSets写入文件 ds1.to_netcdf("ds1.nc") ds2.to_netcdf("ds2.nc") # DataArray
如何使用Node写入文件 如何使用Node写入文件 追加到文件 使用流 本文翻译自How to write files using Node 如何使用Node写入文件 2018年8月22日发布 在...Node.js中写入文件的最简单方法是使用fs.writeFile()API。...r+ 打开文件进行读写 w+ 打开文件进行读写，将流放在文件的开头。...如果不存在则创建文件 打开一个文件进行写入，将流放在文件末尾。 如果不存在则创建文件 a+ 打开文件进行读写，将流放在文件末尾。...}) 使用流 所有这些方法都会在将控件返回到程序之前将全部内容写入文件（在异步版本中，这意味着执行回调） 在这种情况下，更好的选择是使用流写入文件内容。 下载我免费的Node.js手册
今天在整理一些资料，将图片的名字信息保存到表格中，由于数据有些多所以就写了一个小程序用来自动将相应的文件夹下的文件名字信息全部写入到csv文件中，一秒钟搞定文件信息的保存，省时省力！...下面是源代码，和大家一起共享探讨： import os import csv #要读取的文件的根目录 root_path=r'C:\Users\zjk\Desktop\XXX' # 获取当前目录下的所有目录信息并放到列表中...for dir in dirs: path_lists.append(os.path.join(root_path, dir)) return path_lists #将所有目录下的文件信息放到列表中...def get_Write_file_infos(path_lists): # 文件信息列表 file_infos_list=[] for path in path_lists...: # 遍历并写入文件信息 for root, dirnames, filenames in os.walk(path): for filename
如果指定值的话，那么从每个文件中提取变量时，指定值将应用于每个文件。在具有多个时刻的多个文件中，这样做可能是没有意义的，因为每个文件的第 n 个索引可能表示不同的时刻。...，必须提供netcdf文件对象或投影对象 p_vert = vertcross(p, z, wrfin=ncfile, start_point=start_point, end_point=end_point...当使用经纬度坐标时，需要提供 netCDF文件对象或是wrf.WrfProj 对象。...对这三种绘图系统，当使用 xarray 时通过变量可直接确定地图对象，如果没有使用 xarray，可从 WRF 输出文件获取。 还包括直接从 xarray 切片中获取地理边界的函数。...因此，当检测到多个时间或是文件时，依赖于地理边界的方法将返回对象数组而不是单个对象。 wrf.get_cartopy 获取的地图对象中并不包含地理边界信息。
当然，大多数时候我们仅需要wrf-python已经提供的诊断函数和其它可调用函数，可能都不会使用到这些API。...实例中包含的 numpy.ndarray 数组 变量提取 从NetCDF文件或NetCDF文件对象序列中提取变量 辅助绘图 返回文件或是变量的地理边界 原始诊断方法 返回2D网格中一个线上的x,y点...配置方法 如果安装并打开了 xarray 则返回 True 其他 如果输入变量名是时间坐标则返回 True 类 异常 当诊断过程中发生错误是触发异常 CoordPair 类 存储 (x, y) 或 (lat...CoordPairs 方法 返回 (latitude, longitude) 坐标对字符串 GeoBounds 类 存储地理边界的类 Projection 类 Projection 基本类 存储地图投影信息的基类...Projection 基本类方法 返回一个matplotlib.mpl_toolkits.basemap.Basemap 地图投影对象 Projection 子类 wrf.WrfProj 空投影子类
WRF模式前处理 WRF模式后处理 数据提取 投影转换 插值 可视化 本文除了xarray之外，主要使用了 salem 和 xesmf 这两个库，salem 主要是进行前处理和部分后处理操作，xesmf...这里就数据提取、投影转换、插值和可视化几个部分说一下。 由于WRF模式的输出并不完全兼容NetCDF格式的CF标准，所以无法直接利用 xarray 的很多函数。...投影转换 一般情况下是不需要进行投影转换的，除非在需要和其它投影的数据进行对比分析。这里我们使用 xesmf 进行网格的转换。...ds_out = regridder(ds_wrf) 这里需要注意：如果分辨率和范围比较大，创建投影的转换器时会非常耗时，如果需要经常使用这种固定的转换操作，可以存储权重以便重复使用。...这里也可以使用 xarray 自带的插值方法进行插值，或者使用 salem 提供的函数进行插值，比如 .wrf_zlevel 进行垂直插值： ds.isel(time=1).salem.wrf_zlevel
更多信息参考xarray.DataArray的说明。...更多信息参考dask和xarray的使用说明。 To uniquely identify DataArray objects Satpy uses DatasetID....而气象卫星的文件格式往往都晦涩难懂，不同卫星或仪器之间格式也很少通用。...许多用户需要将数据进行投影变换或者生成特定区域的图像。...Satpy可以将图像存储为PNG或GeoTIFF格式，也可以存储为NetCDF格式数据。
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。...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...可以清晰的了解nc数据中的维度、坐标、物理量以及各种属性等信息。...xarray封装了matplotlib的部分绘图函数，一行代码就可以将数据画出来，不过作为一个负责的公众号，还是用cartopy顺带加载了地图。
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）。...在对数据压缩时，Zarr 格式比 NetCDF 格式的写入速度快了差不多 6 倍，从 184 秒降为 31 秒。数据的存储效率提升非常明显，而且存储空间也有所降低。...值得注意的是：xarray 不支持通过 netCDF 格式的增量写文件，支持 Zarr 格式的增量写文件。增量读写在一些场景下是非常关键的，尤其是在数据集较大内存不足的情况下。...在大量文件读写方面我已经逐渐转向 Zarr 了，后续可能也会更新一些这方面的推送，毕竟目前xarray在文件并行读写方面Zarr的支持比netCDF要好一些。
优化可视化效果：通过调整坐标轴、颜色条、地图投影等参数，提升剖面图的可读性和美观性。 嵌入小地图：在剖面图中嵌入小地图，显示剖面路径和地理信息，增强图的实用性。...文件 Parameters: ----------- ds : xarray.Dataset 包含气象数据的数据集 output_path :...str 保存 NetCDF 文件的路径 time_idx : int 时间索引 """ # 获取需要的气压层 levels = [1000...文件 div_q_ds.to_netcdf(output_path) print(f"Moisture flux divergence saved to {output_path}")...剖面图的绘制：使用 metpy 和 matplotlib 绘制水汽通量散度剖面图，并嵌入小地图显示剖面路径。 如果想计算其他气象变量的剖面，先计算后将其存为有经纬度的nc文件再使用metpy函数即可
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...安装 xarray的安装依旧推荐使用conda，还不会的小伙伴移步：一文教你解决Python所有安装配置 conda install xarray 在终端里输入如上命令，之后输入y，等待安装结束就好了...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...可以清晰的了解nc数据中的维度、坐标、物理量以及各种属性等信息。...xarray封装了matplotlib的部分绘图函数，一行代码就可以将数据画出来，不过作为一个负责的公众号，还是用cartopy顺带加载了地图。
在node.js开发中，需要将日志重定向到文件，又不想用其他日志框架，查询node文档发现可以用如下方式简单实现：const output = fs.createWriteStream('....stderr.log');// 自定义日志对象const logger = new Console({ stdout: output, stderr: errorOutput });// 像console一样使用...const count = 5;logger.log('count: %d', count);// 在stdout.log输出: count 5 console其他用法：在日志输出计数，使用console.time
如何将ORA-S5西太数据mat格式转为nc格式 前言 本文旨在展示如何将 ORA-S5 西太平洋区域的 MATLAB (.mat) 格式数据转换为 NetCDF (.nc) 格式，以便于进一步的数据分析和可视化...通过使用 Python 中的 scipy.io.loadmat 和 xarray 库，我们将构建一个 xarray.Dataset 对象，并最终保存为 NetCDF 文件。...参数: filename (str): 包含日期信息的文件名，例如 'oras5_199301.mat'。...即可 小结 本文介绍了如何将 ORA-S5 西太平洋区域的 MATLAB (.mat) 数据文件转换为 NetCDF (.nc) 格式。...布置个小练习吧，你试试写一个脚本将多个mat文件批量转为nc 布置个小练习吧，你试试写一个脚本将多个mat文件批量转为nc
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
