UCAR)的Unidata项目科学家针对科学数据的特点开发的，是一种面向数组型并适于网络共享的数据的描述和编码标准。...它能过记录多维度的格网数据，所以有必要通过matlab提取 NC文件数据。此外，我们可以把格网数据存储到NC文件保存。...) 功能：读取 NetCDF 数据源中的变量数据 NcPath='01.nc'; lon1 =ncread(NcPath,'lon'); %读取lon所有数据 lon2 =ncread(NcPath...) ①作用：创建新的NetCDF file ②常用mode: 'CLOBBER'：覆盖现有文件 'NOCLOBBER'：不覆盖现有文件 'SHARE'：更新现有文件 ③返回值ncid是文件的ID 2....拓展：利用GMT对NC文件中的格网数据插值 可以利用GMT对生成的.nc格式文件进行自动插值，并可以选择插值精度，十分方便，如下是对某网格数据插值实现的。
首先，明确一下本文的需求。现在有一个文件夹，其中具有大量的.nc格式的栅格文件，如下图所示。 其中，每一个.nc格式的文件都具有多个时相（或者说是多个维度），而不仅仅只是一个时相。...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。...紧接着，将日期对象转换为指定格式的字符串，并将其添加到dates列表中。此外，这里还将.nc文件名和对应的日期列表作为元组添加到nc_dates列表中，方便我们后期对日期的核对。...由于在本文中，每一个.nc格式文件的每一个维度（即每一个时相）都是精确到天的，所以下图天数后的时、分、秒都是00。...当然，如果大家的.nc格式文件维度很多，时相打印出来的话也不好完全显示，所以可以考虑将时间信息导出为表格文件等；例如，可以将每一个date都放在DataFrame中，随后导出为.csv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 文件中的 Groups 版本4的 netcdf 支持按层级来划分数据，这类似文件系统中的目录。Groups 可以包含变量，维度和属性，同时也可以包含其他 groups。..., analyses netcdf 文件中的维度 netcdf根据维度信息创建所有变量的大小，所以在创建变量之前必须要创建维度信息。...netcdf 文件中的属性 netcdf 文件中包含了两种类型的属性：全局属性和变量属性。前者提供的是组或整个数据集的信息，后者提供的是组中变量的信息。...对 netcdf 变量而言，布尔数组和整型序列索引的行为与 numpy 数组是不同的。这些索引在每一个维度是单独作用的（类似 fortran 中的向量下标法）。
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。...个深度好了 获取数据时间 from datetime import datetime def parse_filename_to_datetime(filename): """ 解析文件名中的日期并返回对应的...参数: filename (str): 包含日期信息的文件名，例如 'oras5_199301.mat'。...""" # 提取文件名中的日期部分 date_str = filename.split('_')[1].split('.')[0] # 将字符串转换为 datetime...to_netcdf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。
所谓自描述就是自带属性信息，这和一般的雷达基数据格式不同，一般的雷达数据也是二进制的，但不是自描述的，而是需要额外的数据格式文档来说明数据格式，而NetCDF文件中包含了描述变量和维度的元数据信息。...通常包含以下三个部分： 维度 变量 属性 维度部分记录的是每个变量的维度名及长度，而变量包含了维度，属性（如数据单位）信息及变量的值。属性部分包含了一些额外信息，比如文件创建者等。...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...("wrfout_v2_Lambert.nc", "r") # 输出文件中变量信息 data.variables.keys() Out[95]: dict_keys(['SFROFF', 'DN',...读取数据之前，可以先查看以下文件中包含了哪些信息： ncinfo('F:\wrfout_v2_Lambert.nc'); ? 数据信息为结构体，其中包含了各维度信息，包含的变量及属性等信息。
netCDFnc格式数据非常常见，文件中包含数据的元信息（如变量名称、单位、坐标轴等），便于数据的读取和理解。支持大数据量存储，适合存储多维气象和海洋数据（如温度、湿度、风场等）。...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。...as nc# 打开文件dataset = nc.Dataset('example.nc', 'r')# 查看文件中的维度和变量print("Dimensions:", dataset.dimensions.keys...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:",...它通常用于提取序列中的一部分数据，而不需要重新创建整个序列。slice(start, stop, step)裁剪国界、省界、市界等需要借助shapefile文件，也就是白化。
灾害监测：实时监测极端降水事件，如台风和暴雨。数据获取NASA GES DISC：通过NASA的地球数据系统提供。需要先注册账号。JAXA G-Portal：通过JAXA的数据门户提供。...GPM逐日降水数据文件合并最近下载了多年的daily降水数据，官网下载下来的gpm数据是一天一个文件，在批量处理时频繁开关文件效率低，所以将多个文件合并。...导入必要的库import xarray as xrimport globimport osfrom datetime import datetime配置路径参数# 配置路径参数input_dir = r"F..."*.nc"获取并排序文件列表# 获取并排序文件列表def extract_date(filename): """修正后的日期提取函数""" basename = os.path.basename...= len(ds.time): raise ValueError(f"时间维度不匹配：文件 {filename} 的时间长度为 {len(ds.time)}，预期为 {len(new_time
如果是打开已有文件，对已有文件进行编辑时，如添加新变量，维度，属性等信息，需要进入定义模式，然后修改完成后，为了保证文件中的内容是最新的，可使用nc_sync/nf_sync等函数更新文件。...NetCDF库的I/O操作函数除了能够接受文件之外，也可以是URL，但需要DAP支持。 维度操作函数 NetCDF库中提供的维度函数主要用于定义nc文件中数据的形状。...在NetCDF文件中，维度通常分为记录维度/无限维度和非记录维度(常规维度)， •记录维度/无限维度：维度的长度是无限制的，变量在此维度可以不断增加，即通常时间维是记录维度•非记录维度：维度的长度是固定不变的...，通常空间维度是非记录维度 netCDF classic 和 64位文件，最多只能有一个记录维度，但在netCDF4文件中可以有多个记录维度。...其它功能函数：比如删除/重命名属性 组操作函数 NetCDF库中关于组的操作是在NetCDF4中添加的，不支持NetCDF3 classic和64-bit offset文件。
netCDF4文件中。...ncks—netCDF Kitchen Sink ncks可以说是NCO中处理netCDF文件的又一神器（毕竟是厨房神器），是最长使用的命令之一。...ncrcat—netCDF Record Concatenator 合并一些列输入文件的记录变量。默认情况下，最终的记录维度长度是输入文件所有记录维度长度之和。...ncremap—netCDF Reapper ncremap是在NCO V4.5.4引入的新工具，可以将输入文件中的数据重新插值到map_fl、grd_dst或dst_fl选项给定的网格，并输出。...ncwa—netCDF Weighted Averager ncwa可以对单个输入文件中任意维度的变量执行统计计算，可以给定权重、掩膜信息或归一化。
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。 ...我们之前介绍过.nc格式的数据，其是NetCDF（Network Common Data Form）文件的扩展名，是一种常用的科学数据存储格式，多用于存储科学和工程领域的大型数据集。...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。...，这将显示要读取的.nc格式数据文件的基本信息，如变量、维、属性等——这里具体打印出来的情况如下图所示。 ...前面我们提取了指定时间维下的所有经度和纬度位置的值，那么现在就更进一步，提取指定时间维度、经度维度以及纬度维度的数据（相当于就是从前面的一景数据变成了一个像元的数据）。
原则3、确保每个事实表都有一个与之关联的日期维度表 原则2中描述的可测量事件总有一个日期戳信息，每个事实表至少都有一个外键，关联到一个日期维度表，它的粒度就是一天，使用日历属性和非标准的关于测量事件日期的特性...，如财务月和公司假日指示符，有时一个事实表中有多个日期外键。...在单个维度表中多对一(M:1)的关系非常常见，一对一的关系，如一个产品描述对应一个产品代码，也可以在维度表中处理，在事实表中偶尔也有多对一关系，如详细当维度表中有上百万条记录时，它推出的属性又经常发生变化...原则7、存储报告标记和过滤维度表中的范围值 更重要的是，编码和关联的解码及用于标记和查询过滤的描述符应该被捕获到维度表中，避免在事实表中存储神秘的编码字段或庞大的描述符字段，同样，不要只 在维度表中存储编码...，即使你的商业用户没有初始化跟踪属性改变的设想值，使用代理也会使下游策略变化更宽松，代理也允许你使用多个业务键映 射到一个普通的配置文件，有利于你缓冲意想不到的业务活动，如废弃产品编号的回收或收购另一家公司的编码方案
因为课题处理30年的降雨和蒸发的遥感资料（.NC格式），而想要在Arcgis中处理要求的是raster格式的，所以需要批量转化为tif文件，所以在此分享自己改编之后的代码，可以简洁明了的实现这个过程：...二者代码的区别及要点如下： 1.在读入文件时可以预先用NASA提供的Panoply读一下NC文件看看各个变量的名字、大小写以及维度，比如第二个代码中变成了二维的’LON’、‘LAT’和’monthly_ET...(ncFilePath,'NOWRITE'); %打开nc文件返回索引ID [ndims,nvars,ngglobalatts,unlimdimid] = netcdf.inq(ncid);%获取维数，...变量数，全局属性数量， [varname,xtype,dimids,natts] = netcdf.inqVar(ncid,0); %根据变量索引号获取变量的名称 2.注意数据的维度以及在降维时的旋转问题...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
nc格式的文件，使用panoply 软件打 开之后，我们就看到了具体的信息； 一共有两个维度，一个是X ，一个是Y ，这两个维度的值代表 数组的长度；或者这样理解，一个维度就是一个数组，维度 的长度...就是数组长度，就是这个数组里面可以存放多少数据； 第二个图解释： 这个nc文件里面存放的使一个二维数组，里面有具体的值； 有多少个值，就是维度相乘 ，因为当前有两个维度X和Y； 通过第一个图可知X的值为...(NetcdfFileWriter.Version.netcdf3, filename); // Create netCDF dimensions, 创建 nc 文件的维度...创建nc文件里面的变量 // 就是根据维度 创建变量 dataVariable 值为 int data(x=6, y=12);\n\r Variable...//将虚拟数据写入文件。虽然netCDF支持//读取和写入数据的子集，但在本例中，我们在一个操作中写入所有//数据。
针对以上问题，我们分步骤解决，具体内容如下： 如何找到可替代的数据及处理？ 在咨询完交流群中的相关专业大佬后，得出这种数据可能是NC网格数据，取不同维度数据进行绘制即可。...，我们使用Python-netCDF4库 进行nc格式数据的处理(这里仅介绍读取和数据维度选择)。...这里可以自行进行颜色设计，也可以通过小编分享的colormaps.py文件进行获取(获取方式见文末)。...ax.imshow(band1) fig.colorbar(pcm,ax=ax,aspect=10) Python-matplotlib默认colormap 接下来，我们使用colormaps.py文件中的...我们再来看看其他维度数据的可视化结果： Tbb_11 SAZ 此外，我们也使用了Matplotlib的Spectral_r颜色系进行绘制，结果如下： SOA with Spectral_r 总结
比如 netCDF 或 OPeNDAP 只要 xarray 对象的内部数据结构不变， Pickle 就能工作。因为 xarray 的内部设计是重新定义的，所以无法保证能够适用于所有版本。...netCDF是源于地理科学的自描述二进制数据格式。 xarray 基于 netCDF 数据模式，因此磁盘中的 netCDF文件和 Dataset 对象是对应的。...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。...读取编码数据 NetCDF 文件遵循一些编码 datetime 数组 (作为具有 'units' 属性的数字) 以及打包和解包数据约定。...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。
我们希望能够把所有的数据或者某个我们关心的变量单独提取出来，让其按照指定的维度，如时间维度来排序并整合成一个文件。...下面我就分享一下我在日常科研中为了解决这个问题而写的代码，供大家参考使用(代码很简单， 大家只需要把文件名、路径改成自己的就可以用了)。...因为一般WRF 默认输出文件的文件名后缀没有.nc，无法直接使用xarray进行读取，也就用不了concat函数。所以这里我们先给所有的输出文件批量添加后缀名".nc"。...#导入库 import numpy as np import xarray as xr import os from netCDF4 import Dataset #选择 notebook 所在文件夹...(也可自行指定文件路径) path = os.getcwd() #一般 WRF 默认输出文件的文件名后缀没有.nc，无法直接使用xarray进行读取，进而用不了concat函数 #这里我们批量修改文件名
DataArray 一个带有标签的多维数组，它有如下几个重要的属性 values 获取数组的具体数值 dims 获取维度的名字，如('x', 'y', 'z') coords 获取一个类似于字典的结果，...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...中2018年的月数据，包含10米的径向风、纬向风和2米气温,在ECMWF注册过的都可以直接下载。...# 取出ds中名为t2m的物理量,可以看到它的维度，坐标系，以及t2m有单位和名字两个属性 >>>ds['t2m'] 中的维度、坐标、物理量以及各种属性等信息。
我们根据上述规律，使用wget就可以很简单的下载数据了。 接下来是处理CMIP数据,为了统一语言，我使用python中的xarray来处理、merge文件。缺点是很慢，优点是易学。...下面的脚本中，merge nc文件的主要函数是concat,需要输入一系列网格相同的Dataarray，然后在time维度上进行统一。非常建议统一时间，以免后期出幺蛾子。...插值使用 TosArray.interp(lat=lat, lon=lon)，输入指定的网格和维度即可，默认为线性插值，我们这里插值成5*5的网格。...对于保存nc文件，需要使用**TosAD = xr.Dataset({"TosA": TosAInterped})来将Dataarray转化为Dataset,然后使用TosAD.to_netcdf("..../ersstv5D") print(file) 同样的，我们使用xarray来merge下载的多个nc文件，并且保存。
NetCDF 数据的特性包括： 自描述性：即 netCDF 文件包括关于其中所含数据的信息，如捕获数据元素的时间以及使用的测量单位。...可移植性：或称跨平台性，即在一种操作系统上创建的 netCDF 文件通常可被其他操作系统上的软件读取。 可扩展性：即可有效地读取一个大 netCDF 文件的一个小子集，而无需读取整个文件。...NetCDF 文件处理工具 其中列出的ncdump可以查看NetCDF文件中的变量和属性等信息，ncview，panoply可以对NetCDF文件中的变量进行简单的可视化，如果需要对NetCDF文件进行裁剪...：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，文末也给出了Notebook和数据链接，Notebook...Notebook中也给出了使用 scipy 读取 netcdf 文件的示例。 ? 图1 无数据循环 ?
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