直接先说使用方法: sst_real = sst * scale_factor + add_offset (-273.15转化为摄氏度单位) msl_real = msl * scale_factor + add_offset 其中scale_factor是比例,add_offset是需要加上的值。如此设计是因为想要压缩文件大小,同一个文件,如果用double型赋值变量,可能有200M,用整型不就只有20M了,使用的时候...
mask_2d = permute(mask(:, :, 1), [2 1]); % 获取 scale_factor 和 add_offset scale_factor = netcdf.getAtt(ncid, tp_id, 'scale_factor'); add_offset = netcdf.getAtt(ncid, tp_id, 'add_offset'); tp = tp .* scale_factor + add_offset; %对tp mask复制为0 tp(mask) = 0;...
使用ERA5数据时，关键步骤是理解这些系数的运用。scale_factor是一个统一的比例，add_offset是需要添加的常数，这种设计旨在节省存储空间，通过将double型数据转换为整型，文件大小可显著减小。在使用时，只需将数据乘以scale_factor并加上add_offset即可，这展示了数据处理人员的创新思维。
info中包含scale_factor和add_offset，u实际数值应为scale_factor乘以给出数值后加上add_offset。
`scale_factor`和`add_offset`表示在读取数据时需要应用的比例因子和偏移量。`_FillValue`和`missing_...
datascale_factor=nc_var.scale_factor add_offset=nc_var.add_offset FillValue=nc_var._FillValue missing_value=nc_var.missing_value data=nc_var_array[:]data[data==FillValue]=np.nan data[data==missing_value]=np.nan data=data*scale_factor+add_offset# normalizationprint('Normalizing ...')...
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xarray专题再次开讲，错过第一部分的可以先去补个课从xarray走向netCDF处理(一)：数据结构及数据读取。
u:add_offset = 5.33153590149258 ; u:_FillValue = -32767s ; u:missing_value = -32767s ; u:units = "m s**-1" ; u:long_name = "U component of wind" ; u:standard_name = "eastward_wind" ; info中包含了scale_factor和add_offset,u实际的数值应该为scale_factor*给出的数值+add_offset...