HDF也是一种自描述格式文件，主要用于存储和分发科学数据。气象领域中卫星数据经常使用此格式，比如MODIS，OMI，LIS/OTD等卫星产品。对HDF格式细节感兴趣的可以Google了解一下。

这一次呢还是以Python为主，来介绍如何处理HDF格式数据。Python中有不少库都可以用来处理HDF格式数据，比如h5py可以处理HDF5格式(pandas中 read_hdf 函数)，pyhdf可以用来处理HDF4格式。此外，gdal也可以处理HDF(NetCDF，GRIB等)格式数据。

安装

首先安装相关库

conda install pyhdfconda install h5py

上述库均可以通过conda包管理器进行安装，如果conda包管理器无法安装，对于windows系统，可以查找是否存在已打包的安装包，而unix系统可以通过源码编译安装。

数据处理和可视化

以LIS/OTD卫星闪电成像数据为例，处理HDF4格式数据并进行绘图：

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm, colors import seaborn as sns import cartopy.crs as ccrs from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter from pyhdf.SD import SD, SDC sns.set_context('talk', font_scale=1.3) data = SD('LISOTD_LRMTS_V2.3.2014.hdf', SDC.READ) lon = data.select('Longitude') lat = data.select('Latitude') flash = data.select('LRMTS_COM_FR') # 设置colormap collev= ['#ffffff', '#ab18b0', '#07048f', '#1ba01f', '#dfdf18', '#e88f14', '#c87d23', '#d30001', '#383838'] levels = [0, 0.01, 0.02, 0.04, 0.06, 0.1, 0.12, 0.15, 0.18, 0.2] cmaps = colors.ListedColormap(collev, 'indexed') norm = colors.BoundaryNorm(levels, cmaps.N) proj = ccrs.PlateCarree() fig, ax = plt.subplots(figsize=(16, 9), subplot_kw=dict(projection=proj)) LON, LAT= np.meshgrid(lon[:], lat[:]) con = ax.contourf(LON, LAT, flash[:, :, 150], cmap=cmaps, norm=norm, levels=levels, extend='max') cb = fig.colorbar(con, shrink=0.75, pad=0.02) cb.cmap.set_over('#000000') cb.ax.tick_params(direction='in', length=5) ax.coastlines() ax.set_xticks(np.linspace(-180, 180, 5), crs=proj) ax.set_yticks(np.linspace(-90, 90, 5), crs=proj) lon_formatter= LongitudeFormatter(zero_direction_label=True) lat_formatter= LatitudeFormatter() ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter) ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter)

某月全球闪电密度分布

上述示例基于pyhdf进行HDF4格式数据处理和可视化，HDF4文件中包含的变量和属性获取方式见文末的Notebook，其中给出了更详细的示例。

以下基于h5py读取HDF5格式数据，以OMI卫星O3数据为例：

import h5py data = h5py.File('TES-Aura_L3-O3-M2005m07_F01_10.he5') lon = data.get('/HDFEOS/GRIDS/NadirGrid/Data Fields/Longitude').value lat = data.get('/HDFEOS/GRIDS/NadirGrid/Data Fields/Latitude').value o3 = data.get('/HDFEOS/GRIDS/NadirGrid/Data Fields/O3').value proj = ccrs.PlateCarree() fig, ax = plt.subplots(figsize=(16, 9), subplot_kw=dict(projection=proj)) LON, LAT = np.meshgrid(lon[:], lat[:]) con = ax.contourf(LON, LAT, o3[10, :, :]*1e6, np.arange(0, 8.01, 0.1), vmin=0, vmax=8, cmap=cm.RdGy_r) ax.coastlines() ax.set_xticks(np.linspace(-180, 180, 5), crs=proj) ax.set_yticks(np.linspace(-90, 90, 5), crs=proj) lon_formatter = LongitudeFormatter(zero_direction_label=True) lat_formatter = LatitudeFormatter() ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter) ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter) cb = fig.colorbar(con, shrink=0.75, pad=0.02) cb.set_ticks(np.arange(0, 8.01, 1)) cb.ax.tick_params(direction='in', length=5)

上述示例中使用类似unix中路径的方式获取相关变量，这在HDF格式数据中称为Groups。不同的组可以包含子组，从而形成类似嵌套的形式。详细的介绍可Google了解。

某时刻某高度层全球O3浓度分布

数据和代码见文末Notebook链接，文末Notebook中除了上述基于pyhdf和h5py的示例外，还给出了基于gdal处理HDF4和HDF5格式数据的示例。

Notebook链接：https://pan.baidu.com/s/1WD8OD3vUuISIB5Os_T8-vw

往期回顾

气象数据的常用格式以及处理的工具

Grib格式数据处理

使用Python处理NetCDF格式文件

数据处理利器pandas入门