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))

以上这篇python读取与处理netcdf数据方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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