NCL--批量读取FNL⽇资料后reshape FNL的grib2资料⽆时间维，批量读取后会对⽓压维或纬度维进⾏整合 可以利⽤reshape函数，根据⽂件数重新改写变量维度，增加时间维 后来发现，上⾯是⼀种很⿇烦的⽅法。。。在addfiles后⾯加⼀句 ListSetType(file,"join")即可增加⼀个数⽬为⽂件个数的...
dim_reslon函数用于创建一个新的纬度维度,其中提供经度值的数组用于指定每个经度的间隔和元数据。 在使用该函数时,您需要提供一个经度值的数组。该数组应包含您想要包含在纬度维度的每个经度值。因此,如果您有100个经度值,则您的数组应该包含100个值。 4. binary_reshape (:x,:y) binary_reshape函数用于重新定义...
ind(larray [*] : logical) 返回数组中满足条件的index reshape(val, dims : integer or long ) var(::-1)(数组倒置) var(lat|:,lon|:,time|:)(数组行列变换) isconfortm(x,y)(判断x,y两个变量是否有相同的shape和size) var=var>0,表示把var中小于0的数值都赋值为0 ...
5.reshape_ind——将小的一维数组变形放置到大的多维数组中 25 35 26 36 描述∶ 只保留@_FillValue属性,其余属性全部丢弃。 indexes与原数组val最右边一维尺寸相同,按照指定索引indexes,将val最右边一维变形成目标维度dims并输出,即∶输出数组保留原数组左边维度,将其最右边一维替换成目标维度,原数据按照指定的索引...
a = np.arange(12).reshape(4, 3) b = np.array([0, 1, 2]) print(a + b) 1. 2. 3. 输出结果: [[ 0 2 4] [ 3 5 7] [ 6 8 10] [ 9 11 13]] 1. 2. 3. 4. 4.修改数组形状 a = np.arange(12).reshape(3, 4) ...
pm25_reshape = obj_anal_ic_deprecated(lon,lat,pm25,olon,olat,rscan, False) ;Creanm插值 Creanm插值会对⾼值有所损耗，但空间分布结果最为合理。通过调整rsan来控制选取的影响范围，rsacn数值越⼤，影响范围越⼤，选取影响点越多，曲线越平滑，但是相对来说更容易失真。rsacn的选取单位为维度。例如...
axis:整数或整数元组,用于选择形状中单一维度条目的子集。 使用如下: AI检测代码解析 import numpy as np x = np.arange(9).reshape(1, 3, 3) print(x) y = np.squeeze(x) print(y) print(x.shape, y.shape) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 运行结果: AI检测代码解析 [[[0 1 2] [3 4 5] [6 ...
FNL的grib2资料无时间维,批量读取后会对气压维或纬度维进行整合 可以利用reshape函数,根据文件数重新改写变量维度,增加时间维 后来发现,上面是一种很麻烦的方法。。。 在addfiles后面加一句ListSetType(file,"join") 即可增加一个数目为文件个数的新维度
pm25_reshape = obj_anal_ic_deprecated(lon,lat,pm25,olon,olat,rscan, False) ;Creanm插值 Creanm插值会对高值有所损耗,但空间分布结果最为合理。 通过调整rsan来控制选取的影响范围,rsacn数值越大,影响范围越大,选取影响点越多,曲线越平滑,但是相对来说更容易失真。rsacn的选取单位为维度。例如,上述例子...
FNL的grib2资料无时间维，批量读取后会对气压维或纬度维进行整合 可以利用reshape函数，根据文件数重新改写变量维度，增加时间维 后来发现，上面是一种很麻烦的方法。。。在addfiles后面加一句 ListSetType(file,"join")即可增加一个数目为文件个数的新维度 code: