使用python的netCDF4读取数据,发现数据集存在scale_factor和add_offset,但是我读取的数据应该是Unpacking data,也就是转换后的实际数据,不需要再处理,因为数据压缩是通过偏移和缩放之后将浮点数转化为整数,为了验证正确性,我通过下列代码验证: 代码语言:javascript 复制 from netCDF4importDataset filename=r'geopotential...
有建议说加上*@scale_factor+@add_offset对变量进行处理,处理之后画出下图:跟图1简直天差地别! 但是后来我看我用的资料(NCEP再分析资料),里面显示scale_factor=1,add_offset=0,这说明加不加这个变量处理完全是一样的!!!根本不可能画出完全不同的两幅图,这是为什么?我百思不得其解呐。。。求大神解答!!!...
f_wrf = addfiles(dir_wrf+fils_wrf+".nc", "r") 10. 短型转换为浮点型(具体选择看提供的算式) Short2flt: x_float = x_short*scale + offset Short2flt_hdf: x_float = scale*(x_short - offset) offset: "add_offset", "OFFSET", "Offset", "_offset", "Intercept", "intercept" scale:...
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
add_offset:0scale_factor:1missing_value:-9.96921e+36;缺失值填补为这个值 precision:0least_significant_digit:0GRIB_id:7GRIB_name:HGTvar_desc:Geopotentialheight level_desc:Multiplelevels statistic:Meanparent_stat:Otherdataset:NCEPReanalysisDerivedProductsactual_range:(-354.4583,32321.1)_FillValue:-9.96921...
ERA5有三个月延迟，使用ERA5T（近实时）初步数据填补空缺（5天延迟）。需要使用ERA5和ERA5T混合数据时，需根据expver维度区分数据来源。仅需使用ERA5或ERA5T数据时，需指定相应expver版本号。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。
f=addfile(“foo.nc”,”r”)x=f->X ;grb/hdf attributes long_name_FillValueunitsadd_offsetscale_factoretc.NCLreadsscalar/arrayvariable,attributes,andcoordinatevariablesasoneobject(structure)X accessedvia@accessedvia& values timelevlatlonetc.attributes long_name_FillValueunitsadd_offsetscale_factoretc....
第二章-NCL变量及基本语法
变量属性的表示方法为变量名+@+属性名: T@units = “Degrees C” T@_FillValue = -9999.0 T@wgt = (/.25,.50,.25/) W = T@wgt 属性可以用于表达式和下标: T = TS * TS@scale_factor + TS@add_offset 2.13 _FillValue _FillValue属性为netCDF和NCL的保留属性名,表示缺少的值。如果你的数据有...
values attributes coord var 坐标 标量或 long_name time _FillValue time lev 数组 units lev lat add_offset lat lon scale_factor lon etc. etc. etc. load $NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/gsn_code.ncl 图形库 load $NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/gsn_csm.ncl f = addfile(“erai_...