如果你想知道如何使用add_offset和scale_factor参数来打包或解包.nc文件中的数据,你可以阅读这里。当您使用python读取netCDF4文件时(例如下载NCEP reanalysis I数据),您可以参考以下代码:>>> import netCDF4 as nc>>> file_obj = nc.Dataset('./air.mon.mean.nc')>>>
Python处理netCDF文件的scale_factor有哪些注意事项? 1.使用NCL的方案: short2flt Converts values of type short to values of type float using the "scale" and "offset" attributes (if present). short2flt函数就能一步到位! 链接: https://www.ncl.ucar.edu/Document/Functions/Contributed/short2flt....
解包算法为真实值 = 打包值 * scale_factor + add_offset。如果你遇到一个nc文件,读出来的数据很奇怪(很整齐的整数、不合理的数据范围),或者解包参数不为默认值,则需要进行解包处理。 dataset.variables[name][index]: 获取所需属性property对应索引位置index的属性值,如dataset.variables['LON'][:]获取所有的经...
varid=ncdf_varid(ncdf_id,att_name);根据文件索引,找到变量,并保存其变量索引 var_timeid=ncdf_varid(ncdf_id,'time');上同 ncdf_varget,ncdf_id,varid,data;获得变量 ssr ncdf_varget,ncdf_id,var_timeid,time;获得变量 time ncdf_attget,ncdf_id,varid,'scale_factor',factor;获得变量对应的属性 n...
解包算法为真实值 = 打包值 * scale_factor + add_offset。如果你遇到一个nc文件,读出来的数据很奇怪(很整齐的整数、不合理的数据范围),或者解包参数不为默认值,则需要进行解包处理。 dataset.variables[name][index]: 获取所需属性property对应索引位置index的属性值,如dataset.variables['LON'][:]获取所有的...
["scale_factor",1],PARAMETER["false_easting",0],PARAMETER["false_northing",0],UNIT["metre",1,AUTHORITY["EPSG","9001"]],AXIS["X",EAST],AXIS["Y",NORTH],AUTHORITY["EPSG","3412"]] GeoTransform: -3950000 6250 0 4350000 0 -6250 unlimited dimensions: current shape = () filling on, ...
import netCDF4 as nc file = 'data_dir/sample.nc'dataset = nc.Dataset(file)print(dataset.variables.keys())1. dataset = nc.Dataset(file)：使⽤ netCDF4 的 Dataset ⽅法读取⽂件，并把netCDF4⽂件对象赋值给变量 dataset 。2. dataset.variables.keys()：查看数据集中所有的属性，此处可以...
使用Python从zipfile中提取特定文件 使用名称从df中提取行 在netCDF4和Python中使用scale_factor和add_offset的示例? 在python中从文件中提取名称 页面内容是否对你有帮助? 有帮助 没帮助 相关·内容 文章(9999+) 问答(9999+) 视频(0) 沙龙(0) Python指定时间、经纬度读取NC数据 ...
import netCDF4 as nc from netCDF4 import num2date from datetime import datetime, timedelta import numpy as np # 替换为您的NetCDF文件路径 file_path = 'G:/ERA5/CLIMATE/NC_DATA/monthly_averaged_reanalysis_tp/1940_2021TP.nc' # 打开NetCDF文件 dataset = nc.Dataset(file_path) # 打印数据文件...
我们使用 TPC-H 标准数据集,测试了 scale factor 100(100G数据) 和 1000(1T数据)。Xorbits 的 benchmark 脚本在 Xorbits 主仓库,其他库的 benchmark 脚本在 这里。所有的结果都可以复现。 对于100G 数据。 Dask vs. Xorbits Dask 在 q21 跑无限长时间也跑不出来,我们剔除之,Xorbits 的性能是 Dask 的 ...