filename=r'E:\aaaa\world_geo.nc'f=xr.open_dataset(filename)lat=f['y'][3591:3621]height=f['z'][3591:3621,8669]fig=plt.figure(figsize=(4,1.5),dpi=700)ax=fig.add_axes([0,0,1,1])ax.plot(lat,height,c='k',lw=1)ax.fill
#所有数据来自ECMWF的ERA-Interim数据集 f_z300=xr.open_dataset("z.nc")z300=np.array(f_z300['z'].loc[:,300,:,:].loc['2014-11-01'])z300=z300/9.8z_tmp=np.array(f_z300['z'].loc[:,300,:,:].loc[f_z300.time.dt.month.isin([11])])z_tmp=z_tmp.mean((0))/9.8f_u300=xr.o...
Mask result 本质上也是基于个陆地的shp文件,通过rasterio这个库进行掩膜,输入的数据ds应该是一个DatasetorDataArray类型。 image import salem import geopandas as geo import xarray as xr ds=xr.open_dataset("omega.nc") # change 0-360 to -180 ~ 180 lon_name = 'lon' ds['longitude_adjusted'] = ...
#导入库import xarray as xr#nc文件所在的绝对路径path='D:\\data\\sst.nc'#在python中需要使用双斜杠# 读入文件data=xr.open_dataset(path) 读取nc文件后,可以在终端输入data,查看文件的相关信息,进行下一步的数据处理 写入nc文件: ds = xr.Dataset( data_vars={ "a": (("x", "y"), np.random.r...
import xarray as xr 打开.nc文件 使用xarray库的open_dataset函数打开.nc文件: file_path = "path/to/nc/file.nc" ds = xr.open_dataset(file_path) 这里,ds是一个xarray的Dataset对象,包含了.nc文件中的所有变量和数据。 访问变量数据 通过访问Dataset对象的属性,我们可以获取特定变量的数据: ...
import xarray as xr ds = xr.open_dataset('your_file.nc') data = ds['chosen_variable'] # 指定站点经纬度 plon = 120 plat = 40 # 查找最近数据点 data_selected = data.sel(longitude=plon, latitude=plat, method='nearest') 使用sel(method='nearest') 方法可以找到距离指定经纬度最近的坐标点...
在开始之前,你需要安装xarray和pandas库。你可以使用以下代码安装: pip install xarray pandas 1. 2. 读取nc文件 使用xarray库中的open_dataset函数读取nc文件: import xarray as xr data = xr.open_dataset('file.nc') 1. 2. 3. 3. 处理数据
ERA5:这次的例子中使用的是ERA5的再分析数据,首先利用xr.open_dataset读取数据,利用ds.sel()选择需要的时间范围,最后选取需要的变量。图中主要用到的是气温t, 相对湿度r,水平风u,v和垂直速度w。 # read data data_path = "D:/python/CSDN/data/ERA5-pressure_20230301-0304.nc" ...
1importnumpy as np2importxarray as xr3importcartopy.crs as ccrs4importcartopy.feature as cfeat5fromcartopy.mpl.gridlinerimportLONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTER6importmatplotlib.pyplot as plt789ds = xr.open_dataset('2039071310.003.nc')10t = ds['value']11lons =ds.lon.data12lats =ds.lat....