经常需要绘图，但常用的绘图工具还是GrADs，因此要写一份二进制文件。（后期应该会转向NCL的吧）

需要注意的是，GrADs所需的二进制文件存储循环为经度x,纬度y,高度z,变量1,变量2,…,时间t，因此写二进制文件是需要按照这个顺序来写。本文中以一个变量即1000hPa等压面上的位势高度为例，多个变量使用循环尝试即可。

matlab读取文本文件

文本文件指的是micaps类型数据文件（实际有29行53列的数据，但文件中每行最多放6个数据），内容格式如下：

◆需要注意的有：

直接使用textread命令后，读取的数据是按行列读取的，即有多少行多少列就出来有多少行列，取最大长度，不足的自动用0补齐；
需要读取的文件是自北向南、自西向东排布的，因此上下需要颠倒交换。

读取代码如下：

data=textread('data\height\1000\13052520.000','','headerlines',4);
% 上面的  'headerlines',4  是指前面4行跳过不读取
% 读取的数据暂时保存在 data 里，下面是使用自定义函数进行整合
% 整合后的数据保存在h1000数组里
h1000=dread(data);h1000=change(h1000);% 整合数据，使成所需的行列排布
function res=dread(data)
res=[];
% 一共是有29行
for ii=1:29tem=data((ii-1)*6+1:(ii*6),:);dd=[];for jj=1:6dd=[dd,tem(jj,:)];endres=[res;dd];
end
% 一共有53列，把54列之后的0数据清掉
res(:,54:end)=[];% 将南北方向调换
function res=change(data)
[lin,col]=size(data);res(lin,col)=0;
for ii=1:linres(ii,:)=data(lin-ii+1,:);
end
end

读取的结果如下：（注意是原数据上下倒过来的）

matlab写二进制文件

在读取文本文件，并进行了处理后，需要将其写入二进制文件。

◆需要注意的有：

直接把数组写入文件，是一列一列地来写入的，因此若要保持行列不变，需要对矩阵进行转置处理；
在使用fwrite时，最好要求格式为’float’ 以保证写入不会出错。

写入代码如下：

fid=fopen('data\1000.grd','wb');
% 注意这个数据h1000后面需要有转置
fwrite(fid,h1000','float');
fclose(fid);

matlab读二进制文件

◆需要注意的有：

和上面类似，二进制数据排放时，是把数据读取，一列一列地来放的，上面我们把矩阵一行的数据转竖后放入二进制文件，现在读取时需要倒过来，行列先交换（原为29行、53列的数据，读取时读到大小为53行、29列的数组里），后进行转置；
读取格式为‘float’，一定不能写错。

程序如下：

fid=fopen('1000.grd','rb');
h1000=fread(fid,[53,29],'float');
h1000=h1000';
fclose(fid);

python读取文本文件

参考之前写的文章：
利用python读取micaps文件

python读二进制文件

在前文使用matlab创建好二进制文件后，使用python读取。

代码如下：

import struct
import numpy
f1 = open('1000.grd', 'rb')
num = numpy.zeros((29, 53))
# 这里是外循环29再内循环53，就是先把前53个数据读取作为第一行，
# 再依次往下，不像matlab一样需要转置操作
for ii in range(29):for jj in range(53):data = f1.read(4)num[ii][jj] = struct.unpack("f", data)[0]# print(num[ii])
f1.close()

读取后输出结果如下：

内容和上面一张matlab的图是一样的。

在这个部分要感谢此篇文章提供的参考：
使用Python读取二进制文件

python写二进制文件

同样，根据上一节读取的内容，将数据重新写入二进制文件中。

代码如下：

f2 = open('00.grd', 'wb')
# 与上一节类似，先写入一行53个的数据，再一行一行地来写
for ii in range(29):for jj in range(53):data = struct.pack("f", num[ii][jj])f2.write(data)
f2.close()

得到的文件就和原始的matlab写出来的文件一样。

最后，本文使用的数据已经分享出来，点击链接即可下载，无需c币。数据下载

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