python 读取并裁剪nc文件

1.文件读取与变量信息提取
（1）方法一：from netCDF4 import Dataset

from netCDF4 import Datasetnc_file = './file.c'
nc = Dataset(nc_file, mode='r')#variable name
all_vars = nc.variables.keys()
# print(len(all_vars))#Viewing a single variable
# var_info = f.variables['pwr_waveform_20_ku']
lon = nc['lon'][:]
lat = nc['lat'][:]
tim = nc['time'][:]
power = nc['power'][:]
# print(var_info)
# print(var_data.shape) #covert to np.array
power = np.array(power )
lon = np.array(lon)
lat = np.array(lat)
tim = np.array(tim)# print(tim.shape)#row

（2）方法二：import xarray as xr

import xarray as xr
data = xr.open_dataset(input_data_path)

2.利用shp边界裁剪nc文件
前提是所需要裁剪的变量是关于时间、坐标信息的变量，即variable_need = function (time,lon,lat)

#read nc file with xr
with xr.open_dataset('./data/file.nc') as file_nc:waveform_xr=file_nc
print(waveform_xr)# read selin boundary shp
lake_path = "./data/boundary_shp"
lake_path = os.path.join(lake_path,"test.shp"
)lake_gdf=gpd.read_file(lake_path)
# print(lake_gdf.head())#select test
test_aoi=lake_gdf[lake_gdf.name=="test"]#get the outer envelop rectangular coordinates
# print(test_aoi.total_bounds) #The NC data were sectioned according to the latitude and longitude of the outer envelope rectangle.
# 获取外包络矩形的左下角和右上角经纬度坐标
aoi_lat = [float(test_aoi.total_bounds[1]), float(test_aoi.total_bounds[3])]
aoi_lon = [float(test_aoi.total_bounds[0]), float(test_aoi.total_bounds[2])]
# print(aoi_lat, aoi_lon)# 将坐标转换为标准经度，即去掉正负号
aoi_lon[0] = aoi_lon[0] + 360
aoi_lon[1] = aoi_lon[1] + 360# print(aoi_lon)
# 根据指定的时间和空间范围进行切片
start_date = "2011-02-02"
end_date = "2011-02-03"waveform_test = waveform_xr["waveform"].sel(time=slice(start_date, end_date),lon=slice(aoi_lon[0], aoi_lon[1]),lat=slice(aoi_lat[0], aoi_lat[1]))
waveform_test .plot()
plt.show()

如果所选的变量只与时间有关系，我们如何根据坐标信息进行裁剪呢？
即已知variable1 = function1（time）；
lon = function2（time）；lat = function3 (time)；

一种思路是根据经纬度坐标信息，计算时间范围，按照时间范围切片。

参考资料：Lesson 6. Calculate Seasonal Summary Values from Climate Data Variables Stored in NetCDF 4 Format: Work With MACA v2 Climate Data in Python：https://www.earthdatascience.org/courses/use-data-open-source-python/hierarchical-data-formats-hdf/summarize-climate-data-by-season/

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