如何在不使用for - Python的情况下读取大型NetCDF数据集 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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【xarray库(二)】数据读取和转换

——（唐）元稹《离思五首·其四》 ” xarray 中的DataArray 和 Dataset 对象除了上节介绍过的直接手动创建之外，更多的情况下却是通过其他数据储存结构转换和存储在硬盘中的数据存储文件读取而来...例如转换 pandas[1] 类型数据为 xarray 类型或者读取一些数据文件，如NetCDF[2]文件或zarr[3]文件。...数据结构的推荐方法是 NetCDF（Network Common Data Form），这是一种二进制文件格式，用于起源于地球科学的自描述数据集。...文件的后缀为.nc。Xarray 基于 netCDF 数据模型，因此磁盘上的 netCDF 文件直接对应于数据集对象。...接下来首先创建一些数据集，并使用to_netcdf将数据写入硬盘 ds1 = xr.Dataset( data_vars={ "a": (("x", "y"), np.random.randn

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xarray | 序列化及输入输出

为了读取或写入 netCDF 文件，需要安装 scipy 或 netcdf4-python。...使用 open_dataset 方法可以从 netCDF 文件加载数据，并创建 Dataset： >> ds_disk = xr.open_dataset('save.nc') DataArray 对象也可以使用相同的方式存储和读取...读取编码数据 NetCDF 文件遵循一些编码 datetime 数组 (作为具有 'units' 属性的数字) 以及打包和解包数据约定。...这些信息会保存为 netCDF 变量的编码信息，从而使得 xarray 能够更准确的读取编码数据。注意：是否使用编码选项是可选的。...如果不指定编码信息的话，xarray 会使用默认的编码属性信息；如果指定的话，这会更有利于额外的处理操作，尤其是压缩操作。当存储文件时，这些属性信息会保存为每一个变量的属性。

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四种Python并行库批量处理nc数据

它提供了高级的数据结构，如分布式数组（Dask Array）和数据帧（Dask DataFrame），使得用户能够在分布式内存中处理数据，就像操作常规的NumPy数组或Pandas DataFrame一样...Dask能够自动将计算任务分解成小块并在多核CPU或分布式计算集群上执行，非常适合处理超出单机内存限制的数据集。Dask还提供了一个分布式任务调度器，可以管理计算资源，优化任务执行顺序。...特长与区别：特长：处理大型数据集，易于扩展到多台机器，高级数据结构支持。区别：相比其他库，Dask提供了更高级别的抽象，特别适合于数据科学和大数据分析领域。...它特别擅长于重复任务的并行执行，如交叉验证、参数扫描等，并提供了对numpy数组友好的序列化机制，减少了数据传输的成本。joblib的一个重要特点是它的智能缓存机制，可以避免重复计算，加速训练过程。...默认情况下，multiprocessing 使用 pickle 模块来序列化要传递的对象，但 pickle 不能序列化定义在交互式会话或某些特定上下文中的函数。

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Python指定时间、经纬度读取NC数据

本文介绍基于Python语言的netCDF4库，读取.nc格式的数据文件，并提取指定维（时间、经度与纬度）下的变量数据的方法。 ...我们之前介绍过.nc格式的数据，其是NetCDF（Network Common Data Form）文件的扩展名，是一种常用的科学数据存储格式，多用于存储科学和工程领域的大型数据集。...同时，在我们之前的文章Python批量读取NC数据的时间维信息中，就介绍过基于netCDF4库，对一个文件夹下大量.nc格式数据文件的某一维的信息加以提取的方法。...库，并指定要读取的.nc格式数据文件的路径nc_path；随后，使用nc.Dataset()打开这一文件，并将返回的Dataset对象存储在nc_data变量中；紧接着，通过print()打印nc_data...，这将显示要读取的.nc格式数据文件的基本信息，如变量、维、属性等——这里具体打印出来的情况如下图所示。

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Python中的h5py介绍

在读取数据时，我们使用h5py.File函数以只读模式打开HDF5文件，并使用索引操作符[]读取数据集和属性的值。总结h5py是Python中处理HDF5文件的一个强大工具。...性能问题：在处理大型数据集时，h5py可能会面临性能方面的挑战。由于h5py是对HDF5库的封装，底层的数据存取操作可能会导致一定的性能损失。...与h5py类似，PyTables也提供了简化HDF5文件操作的接口，并且具有更好的性能和更友好的API。PyTables在处理大型数据集时可以比h5py更高效。...netCDF4：netCDF4是一个用于处理科学数据的Python库，支持netCDF和HDF5文件格式。...netCDF4提供了一种更高级的接口来处理多维数据集，并且对于大规模数据的处理和并行计算具有更好的性能。

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Python批量读取NC数据的时间维信息

本文介绍基于Python语言，逐一读取大量.nc格式的多时相栅格文件，导出其中所具有的全部时间信息的方法。....nc是NetCDF（Network Common Data Form）文件的扩展名，表示一种常用的科学数据存储格式。...NetCDF是一种自描述的、可移植的二进制文件格式，用于存储科学和工程领域的大型数据集；由于其自身的特性，.nc数据被广泛应用于气象学、海洋学、地球科学、气候研究、大气科学、地理信息系统等领域。 ...首先，我们导入所需的模块。在这里，需要导入Python的os模块，用于处理文件和文件夹路径操作；同时导入netCDF4库，并接着从netCDF4库中导入Dataset类，用于打开和读取.nc文件。...其次，使用Dataset类打开.nc文件，并将打开的文件对象赋值给dataset变量；随后，获取.nc文件的时间，在本文的.nc数据中，也就是名为time的变量，并将时间变量的值读取到time_values

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使用Python处理NetCDF格式文件

NetCDF 数据的特性包括：自描述性：即 netCDF 文件包括关于其中所含数据的信息，如捕获数据元素的时间以及使用的测量单位。...可移植性：或称跨平台性，即在一种操作系统上创建的 netCDF 文件通常可被其他操作系统上的软件读取。可扩展性：即可有效地读取一个大 netCDF 文件的一个小子集，而无需读取整个文件。...复杂的数据处理工作和二维可视化可以使用matlab，python或NCL，三维可视化可以使用VisAD，Vis5d，IDV等。处理nc文件的工具很多，此次仅利用python来讲一下如何处理nc文件。...目前Python中最受欢迎的处理NetCDF数据的库是netCDF4-python。此外，scipy.io模块也提供了NetCDF文件接口，可以用来读取NetCDF文件。...Notebook中也给出了使用 scipy 读取 netcdf 文件的示例。 ? 图1 无数据循环 ?

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如何使用Python创建NetCDF文件

之前介绍过如何使用Python处理NetCDF格式文件，这次介绍一下如何创建NetCDF文件。...使用netcdf4-python创建netCDF格式文件通常按照如下流程： 1) 打开/创建netCDF文件对象 2) 定义数据维度 3) 基于定义的维度创建变量 4) 存储数据到变量 5) 为变量和数据集添加属性...'height, above ground level' height.units = 'meters' ## close file newfile.close() 创建文件创建nc文件和读取操作使用相同的命令...NETCDF4_CLASSIC和NETCDF4格式支持HDF5，能够读取HDF5的库也可以处理这两种格式。选择文件格式的时候需要注意上述的一些问题。更多的细节见官方文档。...定义变量使用.createVariable方法可以创建变量，只需要给定变量名称，变量类型，变量维度等信息即可。也可以指定一些额外选项对数据进行压缩(精度要求不高/存储空间有限的情况下)。

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国内气象人开发的基于Python的Grads文件解析利器

网格分析和显示系统(GrADS或OpenGrADS)是一个广泛使用的软件，用于方便访问、操作和可视化地球科学数据。它使用后缀为.ctl的描述符（或控制）文件来描述原始二进制4D数据集。...ctl文件类似于NetCDF文件的头信息，包含了除了变量数据以外的所有维度、属性和变量的信息。 xgrads是为解析和读取GrADS常用的.ctl文件而设计的。目前，它可以解析各种.ctl文件。...但是，只有常用的原始二进制4D数据集可以使用dask读取，并以xarray.Dataset的形式返回，其他类型的二进制数据，如dtype 是 station 或 grib，将来可能会得到支持。.../xgrads.git cd xgrads python setup.py install 示例 xgrads的使用非常方便，官方也提供了一些示例：解析 .ctl 文件文件解析非常方便，一行代码即可搞定.../folder/*.ctl') # print all the info in ctl file print(dset) 转换 grads 数据集为 netCDF 数据集提供了数据格式的一键转换功能

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使用 python 处理 nc 数据

，于是经过不太充分的研究后总结成此文，以记录如何使用 python 处理 nc 数据。...2.1 netCDF4 此框架可以直接将 nc 读取成数组（详细信息参考https://github.com/Unidata/netcdf4-python）。...2.2 rasterio rasterio 是 Mapbox 开源的空间数据处理框架，功能非常强大，此处不细说，只表如何处理我们的 nc 数据。...此处读的时候就有技巧了，要像采用 gdalinfo 读取 SUBDATASET 一样来直接读取此 SUBDATASET 数据，如下： with rio.open('NETCDF:name.nc:SUBDATASET_NAME...三、总结本文简单介绍了 nc 数据的特点及如何使用 python 处理 nc 数据。

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解析nc格式文件，GRB格式文件的依赖包edu.ucar.netcdfAll的api 学习

python https://unidata.github.io/MetPy/latest/examples 1 为什么要学习这个依赖现在有很多的格式的数据，比如气象专业的数据，一般是使用nc格式文件进行存储...3 数据访问层对象模型 3.1 Dataset Dataset = 数据集数据集可以是 netCDF、HDF5、GRIB 等文件、OPeNDAP 数据集、文件集合或可通过 netCDF API 访问的任何其他内容...我们有时使用术语CDM 数据集来表示任何这些可能性，并强调数据集不必是 netCDF 格式的文件。...3.8 EnumTypedef EnumTypedef是字符串的枚举，由 enum 类型的变量使用。 3.9 数组数组包含从磁盘或网络读取变量后的实际数据。...，我们看看使用代码读取到的东西是什么。

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读取HDF或者NetCDF格式的栅格数据

如果搞大气研究的同学一定对NetCDF格式不陌生，接触到的大部分数据都是这种格式....HDF和NetCDF栅格数据集特点 HDF和NetCDF数据都可能包含数据子集（一个文件中包含多个子文件），我们需要找出需要的子集数据，然后就可以像普通的GeoTIFF影像那样进行读写和操作了....我们首先使用gdal.Open()函数读取HDF数据，然后使用GetSubDatasets()方法取出HDF数据中存储的子数据集信息，该方法返回的结果是一个list，list的每个元素是一个tuple，...对于MODIS数据，tuple的第一个元素是子数据集的完整路径，所以我们取出该路径，然后使用gdal.Open()函数读取该子数据集....最后我们使用CreateCopy()方法将该子数据集存储为GeoTIFF格式的数据。所以，总结一下，我们读取HDF或者NetCDF数据子集的时候，最主要的是取出想要处理的子数据集的完整路径。

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Zarr真的能替代NetCDF4和HDF5吗

已有相关人员测试了通过netCDF和Zarr两种方式处理NOAA在AWS的GOES卫星数据并进行绘图的效率，结果发现：使用Zarr格式比netCDF格式效率提高非常明显。...在初步尝试时，使用 Zarr 格式写入数据时比使用 xarray 写入 NetCDF 文件快了 2 倍（未进行数据压缩）。...总的来说，相比于 NetCDF 和 HDF5 而言， Zarr 尚处于完善阶段，仍不成熟。但在未来数据上云的情况下，Zarr还是有不错的发展前景。...Zarr主要具有以下特点：使用任意 Numpy 数据类型创建 N维数组沿任意维度对数组分块使用任意 NumCodecs 规则压缩或过滤分块数组在内存、磁盘、Zip文件、S3等存储数组多线程/进程并行读取数组...值得注意的是：xarray 不支持通过 netCDF 格式的增量写文件，支持 Zarr 格式的增量写文件。增量读写在一些场景下是非常关键的，尤其是在数据集较大内存不足的情况下。

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地图可视化绘制 | R-ggplot2 NC地图文件可视化

在推出两期数据分享之后，获取数据的小伙伴们也知道，数据格式都是NetCDF(nc) 格式网格数据，虽然我在推文分享中说明使用Python、R或者GIS类软件都是可以进行处理和可视化绘制的，但是，还是有小伙伴咨询使用编程软件...Python或者R处理nc数据，正好也想分享一期关于nc网格数据的可视化绘制过程，这里我们使用R包进行nc数据的处理(Python处理较为简单，将放在空间插值系列的资料中，该部分正在加快进程中哦~~)，...主要涉及的知识点如下： nc数据文件的R包读取 nc数据的可视化绘制 nc数据文件的R包读取在R中读取nc文件，我们首选ncdf4包，其使用参考网址如下：https://rdrr.io/cran/ncdf4...nc数据的可视化绘制由于我们使用的是ggplot2进行绘制，所以我们直接使用raster包进行nc文件的读取(其实也是调用ncdf4包进行处理)，数据我们就使用昨天分享数据的数据：数据(代码)分享 |...全球生物气候指标数据集。

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龙行龘龘！如何批量提取wrfout变量存为nc

简单读取然后存储即可我们经常需要对大量的模型输出数据进行处理和分析。...为了更好地处理WRF模型输出数据（当然因为wrfout文件太大了！），我们经常需要批量提取其中的变量，并将提取的数据保存为NetCDF格式（.nc文件），这样可以方便我们后续的分析和可视化操作。...] vars = ['T2', 'PSFC', 'RAINC','RAINNC', 'pressure', 'z', 'ua', 'va', 'dbz', 'mdbz', 'ter'] # 创建空的数据集...使用适用于 wrf-python 的 xarray 数据结构。将投影对象转换为字符串以便作为 NetCDF 属性使用。...format='NETCDF4', group=None, encoding=None): """将 xarray 写入 NetCDF 格式的输出文件使用适用于 wrf-python

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NumPy 基础知识：6~10

现在，是时候使用 scikit-learn 进行一些机器学习了。 scikit-learn 的优点之一是它提供了一些用于实践的样本数据集（演示数据集）。让我们首先加载糖尿病数据集。...使用此方法，我们将数据分为两个数据集：训练数据集和测试数据集，然后将这两个数据集传递给线性回归： In [5]: from sklearn.cross_validation import train_test_split...netCDF4 netCDF4 是 netCDF 库的第四个版本，该库是在 HDF5（分层数据格式，旨在存储和组织大量数据）的基础上实现的，从而可以管理非常大和复杂的多维数据。...netCDF4模块，并使用Dataset()函数读取了示例netCDF4文件。...完成netCDF4文件的创建后，最后一步是关闭文件连接： In [31]: output.close() 上面的代码向您展示了 Python netCDF4 API 的用法，以便读取和创建netCDF4

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C++的netCDF读取NC数据：踩坑经历

本文介绍基于C++语言的netCDF库读取.nc格式的栅格文件时，出现数据无法读取、数据读取错误、无法依据维度提取变量等情况的原因与解决方法。 ...最近，由于需要读取ERA5气象数据，因此使用C++语言中的netCDF库读取.nc格式文件；这其中也是踩了很多的坑，所以在此记录一下，也相当于是汇总了C++的netCDF库读取.nc文件时的一些常见问题...但当然，本文后续提到的各类问题，都是在基于C++语言的netCDF库读取.nc格式文件时，出现的问题（毕竟Python读取.nc格式文件还是很方便的，感觉一般也不会有太大的问题或坑）。...3 NcVar格式数据不能跨函数使用此外，经过操作发现，我们读取得到的NcVar格式的变量，其似乎只能在.nc格式文件被读取后立刻使用，而不能跨函数使用；如果跨函数使用，就会出现badid的错误。...例如，我们一般情况下，都是通过如下代码，打开.nc格式文件，并读取其中的变量数据。

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气象数据处理：NetCDF文件处理

Python python中有多个库提供了处理NetCDF文件的功能，比如专门处理nc数据的netCDF4-python，scipy，osgeo，PyNIO(Linux)等。...netCDF4-python 使用 netCDF4-python处理nc数据是非常方便的，而且其提供了非常多的功能，并且正在不断的完善。...关于netCDF4-python库的介绍，之前已经提到了 netcdf4-python 模块详解，还有这里这里使用 Cartopy 和 netCDF4 可视化 WRF 模式数据下面以一个例子来讲述一下如何处理...= data.variables["SST"][1, :, :] scipy scipy 库中的io模块同样提供了 netcdf 文件处理方法，其所使用的外部模块和 netCDF4-python 使用的相同...，都不需要使用 Unidata 提供的 netcdf C库。

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netcdf4-python 模块详解

python中提供了多种方式来处理netcdf文件，这里主要讲一下常用的 netcdf4-python 模块。 netcdf4-python是 netCDF4 C库的python模块。...只有当重新链接 netcdf 库时，才可以通过 netCDF3 客户端读取，同时也可以通过HDF5客户端读取。 netCDF4 模块可以读取和写入上述格式中的文件。...netcdf 文件中的属性 netcdf 文件中包含了两种类型的属性：全局属性和变量属性。前者提供的是组或整个数据集的信息，后者提供的是组中变量的信息。...使用python 内置的 dir 函数可以返回一些列私有方法和属性（用户不能或不应该更改）。...从多个netcdf数据集中获取数据如果你想从多个文件中获取一个变量的数据，可以使用 MFDataset 类进行数据获取。

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C++读取NC数据所得结果有异常的解决方法

本文介绍基于C++语言的netCDF库读取.nc格式的栅格文件时，代码读取到的数据与栅格文件的实际数据不一致的解决方法。 ...最近，由于需要读取ERA5气象数据，因此使用C++语言中的netCDF库读取.nc格式文件。...此外，关于Visual Studio中配置C++语言netCDF库的方法，大家可以参考Visual Studio配置C++中netCDF库；关于Python语言读取.nc数据的方法，大家可以参考Python...因此，如果我们待读取的.nc格式文件含有这个scale和offset，那么在使用C++语言中的netCDF库读取.nc格式文件时，读到的数据就是经过缩放处理后的数据；对此，我们需要手动将这个缩放后的数据...这一个步骤，在Python语言的netCDF库中，应该是会自动帮我们处理（好像是这样的，因为之前用Python语言读取.nc格式文件的时候，都没有注意到过这个scale和offset）；而在C++语言的

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