python读取与处理netcdf数据
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))
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