python netcdf4,Python netcdf

　　这篇文章主要介绍了大蟒的netCDF4批量处理网络计算机格式文件的操作方法，使用大蟒批量提取所有数据，查看数据属性，本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

一、使用ArcMap提取出第一期数据

1.使用工具箱中的“Make NetCDF Raster Layer”工具，提取出一个数据

　　可以发现该数据有正确的像元大小、坐标系等

2.导出该数据作为标准数据

二、使用python批量提取所有数据

1. 查看数据属性

　　从netCDF4导入数据集，num2date

　　infile=./01数据/径流1992-2014/GRUN _ v1 _ gswp 3 _ WGS 84 _ 05 _ 1902 _ 2014。NC

　　data_set=Dataset(infile) #读取(美国)北卡罗来纳州文件信息

　　打印(数据集)

　　输出为

　　class netCDF4 ._netCDF4 .数据集

　　根组(NETCDF3_CLASSIC数据模型，文件格式NETCDF3):

　　标题格伦：号

　　版本：格伦1.0

　　气象_forcing: GSWP3

　　时间分辨率：每月

　　空间分辨率： 0.5x0.5

　　crs: WGS84

　　proj 4: proj=long lat ellps=WGS 84 datum=WGS 84 no _ defs

　　EPSG: 4326

　　参考文献：吉吉等人，2019年1902年格伦：年至2014年基于观测的全球网格径流数据集。https://doi.org/10.5194/essd-2019-32ESSD，邮编：

　　作者：焦纳塔吉吉；卢卡斯古德蒙德松

　　联系人gionata.ghiggi@gmail.com :lukas.gudmundsson@env.ethz.ch

　　苏黎世联邦理工学院大气和气候科学研究所：陆地-气候动力学研究所

　　institution_id: IAC ETHZ

　　尺寸(大小): X(720)，Y(360)，时间(1356)

　　变量(维度): float64 X(X)，float64 Y(Y)，float64 time(time)，float32径流(时间，Y，X)

　　组：

　　可以看到变量变量x、Y为经纬度，时间为时间，径流为需要的结果

2.批量导出结果

　　从开源基金会导入中使用

　　从netCDF4导入数据集，num2date

　　将数组作为铭牌导入

　　def WriteTiff(im_data，inputdir，path):

　　raster=gdal .打开(输入目录)

　　im_width=栅格100 . raster xsize #栅格矩阵的列数

　　im_height=栅格100 . RasterYSize #栅格矩阵的行数

　　im_bands=栅格。光栅计数#波段数

　　im_geotrans=raster .GetGeoTransform()#获取仿射矩阵信息

　　im_proj=raster .GetProjection()#获取投影信息

　　im_data.dtype.name:中的if int8

　　数据类型=gdal .GDT字节

　　im_data.dtype.name:中的elif int16

　　数据类型=gdal .GDT uint 16

　　else:

　　数据类型=gdal .GDT浮动32

　　if len(im_data.shape)==3:

　　im_bands，im_height，im_width=im_data.shape

　　elif len(im_data.shape)==2:

　　im_data=np.array([im_data])

　　im_bands，(im_height，im_width)=1，im_data.shape

　　# 创建文件

　　driver=gdal .GetDriverByName(GTiff )

　　数据集=驱动程序。创建(路径、即时宽度、即时高度、即时宽度、数据类型)

　　如果(数据集!=无):

　　数据集SetGeoTransform(im_geotrans) #写入仿射变换参数

　　数据集SetProjection(im_proj) #写入投影

　　对于范围内的我(即时通讯):

　　数据集GetRasterBand(i 1).WriteArray(im_data[i])

　　倒三角形数据集

　　infile=./01数据/径流1992-2014/GRUN _ v1 _ gswp 3 _ WGS 84 _ 05 _ 1902 _ 2014。NC

　　data_set=Dataset(infile) #读取(美国)北卡罗来纳州文件信息

　　时间=数据集。变量[时间][:]#获取时间一列

　　单位=数据集合。变量[时间].单位#获取第一期时间

　　#读取样本标签图像文件格式。文件的地理信息

　　intif=./03过程数据/径流_示例. tif

　　对于范围(0，len(time)):内的英语字母表中第九个字母

　　yr=num2date(时间[我]，单位)。年份#提取年份

　　mon=num2date(时间[我]，单位)。月份#提取月份

　　value _ data=dataset . variables[径流][我]

　　# 将缺失值改为0

　　数据=值数据数据

　　掩码=值_数据.掩码

　　data[np.where(mask==True)]=0

　　outputname=./01数据/径流1992年至2014年.zfill(2) . tif

　　WriteTiff(data，intif，outputname)

　　打印(输出名称)

！注意事项

　　1.使用时请自行修改输入输出文件路径和变量名。

　　2.根据需要处理缺失值。

　　关于python netCDF4如何批量处理NC格式文件的文章到此为止。关于python netCDF4处理NC格式文件的更多信息，请搜索热门IT软件开发工作室之前的文章或者继续浏览下面的相关文章。希望大家以后多多支持热门IT软件开发工作室！

郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。

目录