模型出错了，请稍后重试~
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 Groups 版本4的 netcdf 支持按层级来划分数据，这类似文件系统中的目录。Groups 可以包含变量，维度和属性，同时也可以包含其他 groups。..., analyses netcdf 文件中的维度 netcdf根据维度信息创建所有变量的大小，所以在创建变量之前必须要创建维度信息。...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。...= True；complevel 表示压缩速度和效率（1表示速度最快，但压缩比最小，9表示速度最慢，但压缩比最高）；设置 shuffle = False，将关闭 HDF5 的 shuffle 过滤，在重新排序字节进行压缩之前会对数据块进行逐行扫描
文件和数据I/O函数 nc文件I/O操作包括文件的读写以及从内存中获取数据的函数，涉及上述操作时，还有一些辅助函数：比如控制打开文件对象定义模式，来操作文件的函数，以及查询函数(查询变量数，变量维度，全剧属性以及记录维度...如果是打开已有文件，对已有文件进行编辑时，如添加新变量，维度，属性等信息，需要进入定义模式，然后修改完成后，为了保证文件中的内容是最新的，可使用nc_sync/nf_sync等函数更新文件。...[1] 属性操作函数 netCDF文件的属性操作通常是给文件添加全局属性或者给变量添加属性。...NetCDF库中的属性操作包括： •属性获取函数：获取属性值•属性查询函数：用于查询变量或者全局/组的属性信息•属性添加函数：此类函数提供了大量的添加属性操作，而且针对不同的数据类型，提供了特定的函数•...其它功能函数：比如删除/重命名属性 组操作函数 NetCDF库中关于组的操作是在NetCDF4中添加的，不支持NetCDF3 classic和64-bit offset文件。
ncatted—netCDF属性编辑器 ncatted可以快速直接的编辑netCDF文件属性，包括添加、创建、删除、更改和重写属性。...netCDF4文件中。...nces—netCDF Ensemble Statistics nces对所有输入文件/每个文件中的输入组进行变量的格点统计。nces有两种工作模式：文件集合和组集合。...文件集合是对所有输入文件进行变量的格点统计，组集合是对文件中的变量进行格点统计。...ncremap—netCDF Reapper ncremap是在NCO V4.5.4引入的新工具，可以将输入文件中的数据重新插值到map_fl、grd_dst或dst_fl选项给定的网格，并输出。
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。 ...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。...而在本文中，我们则是同样基于netCDF4库，读取.nc文件，并提取指定维（Dimensions，也就相当于是自变量）下的变量（Variables，也就相当于是因变量）的具体数值。 ...，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。 ...、变量与其他参数）——其中我们重点观察数据中的因变量（也就是上图中的swvl1），需要留意一下其后不同维的排序顺序，在后面我们按照维提取变量数据的时候会用到。
随着时间的推移，这些修改可能会导致索引中的信息分散在数据库中（含有碎片）。当索引包含的页中的逻辑排序（基于键值）与数据文件中的物理排序不匹配时，就存在碎片。...REBUILD [ WITH ( [ ,...n]) ] 指定将使用相同的列、索引类型、唯一性属性和排序顺序重新生成索引。...ALTER INDEX 不能用于对索引重新分区或将索引移到其他文件组。此语句不能用于修改索引定义，如添加或删除列，或更改列的顺序。...如果索引所在的文件组脱机或设置为只读，则无法重新组织或重新生成索引。如果指定了关键字 ALL，但有一个或多个索引位于脱机文件组或只读文件组中，该语句将失败。...重新组织索引 使用最少系统资源重新组织索引。通过对叶级页以物理方式重新排序，使之与叶节点的从左到右的逻辑顺序相匹配，进而对表和视图中的聚集索引和非聚集索引的叶级进行碎片整理。重新组织还会压缩索引页。
我们希望能够把所有的数据或者某个我们关心的变量单独提取出来，让其按照指定的维度，如时间维度来排序并整合成一个文件。...下面我就分享一下我在日常科研中为了解决这个问题而写的代码，供大家参考使用(代码很简单， 大家只需要把文件名、路径改成自己的就可以用了)。...#导入库 import numpy as np import xarray as xr import os from netCDF4 import Dataset #选择 notebook 所在文件夹...= 'wrfout_d01': #通过索引选择想要的数据，可以按照需要进行更改 continue list_names.append(ncfile) #将模拟结果文件名按照时间进行排序...这里用了concat函数，具体大家可以见从xarray走向netCDF处理(四)：合并与计算进行了解。
当要在一个文件中写入多个组时，传入 mode = 'a' 给 to_netcdf ，从而确保每一次调用都不会删除文件。 除非执行一系列计算操作，否则 netCDF 文件中的值是不会加载到内存中的。...如果变量有一个无效的 'units' 或 'calendar' 属性的话，此转换过程会失败。此时，可以手动关闭解码过程。...写入编码数据 你也可以自定义 xarray 如何为 netCDF 文件中的每个数据集变量提供编码信息。encoding 参数接收包含编码信息的键值对字典。...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。..._FillValue：当保存 xarray 对象到文件时，xarray 变量中的 Nan 会映射为此属性包含的值。这在转换具有缺省值的浮点数为整数时就显得非常重要了。
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。...NetCDF 文件处理工具 其中列出的ncdump可以查看NetCDF文件中的变量和属性等信息，ncview，panoply可以对NetCDF文件中的变量进行简单的可视化，如果需要对NetCDF文件进行裁剪...as nc sns.set_context('talk', font_scale=1.2) # 设置图形属性 # read NetCDF file fn = 'air.sig995.2012.nc...：读取netcdf格式文件 其余代码段的解释在上述代码中已经给出，文末也给出了Notebook和数据链接，Notebook中有更多更详细的代码和解释。...Notebook中也给出了使用 scipy 读取 netcdf 文件的示例。 ? 图1 无数据循环 ?
所谓自描述就是自带属性信息，这和一般的雷达基数据格式不同，一般的雷达数据也是二进制的，但不是自描述的，而是需要额外的数据格式文档来说明数据格式，而NetCDF文件中包含了描述变量和维度的元数据信息。...通常包含以下三个部分： 维度 变量 属性 维度部分记录的是每个变量的维度名及长度，而变量包含了维度，属性（如数据单位）信息及变量的值。属性部分包含了一些额外信息，比如文件创建者等。...nc数据： # 加载库 import netCDF4 as nc data = nc.Dataset("wrfout_v2_Lambert.nc", "r") # 输出文件中变量 print(data.variables.keys...= 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...读取数据之前，可以先查看以下文件中包含了哪些信息： ncinfo('F:\wrfout_v2_Lambert.nc'); ? 数据信息为结构体，其中包含了各维度信息，包含的变量及属性等信息。
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...定义维度时需要注意：netCDF格式文件中存在一个特殊维度：记录维度(record dimension)/无限维度(unlimited dimension)，通常是无限大小的，这与常规的经纬度等维度不同...添加数据 添加数据没什么可说的，按照定义的变量和维度将对应的数据添加到对应变量即可。注意变量维度和数据类型。 添加属性 添加属性时分为全局属性和变量属性。...全局属性是对应整个文件的属性，顾名思义，变量属性就是对应每个变量的属性。 在创建nc文件时，属性是可选的。但是为了更为明确的表述文件和变量的信息通常要添加属性，也建议添加属性。
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。...3.3 Variable Variable = 变量 变量是数据的容器。它有一个数据类型、一组定义其数组形状的维度，以及一组可选的属性。它使用的任何共享维度都必须在同一组或父组中。...3.5 Attribute 属性具有名称和值，并将任意元数据与变量或组相关联。...您可以通过调用read()或其变体从变量中获取数组。数组是矩形的（如 Fortran 数组）。每个 DataType 都有一个专门的 Array 类型。
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...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...netCDF库中，就需要我们自行手动处理了。 ...因此，在用C++语言netCDF库读取.nc格式的栅格文件时，如果我们是第一次读取它，那么可以通过如下的代码，获取其变量的属性。...当然，这里也需要注意，有些.nc格式的数据，其变量也可能不含有scale_factor和add_offset这两个属性的，如下图所示；所以我们都可以用本文前述的代码，先获取其属性，看看到底有没有scale_factor
如 showstdname Show standard names sellonlatbox Select a longitude/latitude box setmissval Set a new...赋值和连接 合并场和时间 按变量/层次/格点/时间分割场 一些例子 To copy a file and convert the output to NetCDF: $ cdo −f nc copy...，名称或者属性 层次 时间 空间区域（纬度/经度） 操作符：2.选择 用id选择变量：“SSTK”和”CI”: $ cdo selname,SSTK,CI infile.nc outfile.nc...$ cdo ydrunpctdl,p,nts infile minfile maxfile outfile 该运算符写滑动的百分值对于一年中的每一天，从infile写到outfile。...变量名排序Sort netCDF variable names -r 生成相对时间轴Generate a relative time axis -s 静默模式Silent mode -V Version
变量 除了输出诊断变量外，wrf.getvar函数也可以用来提取常规的WRF输出的netCDF 变量。...为了在输出数组中包含所有文件中的所有时间，设置 timeidx 参数为 wrf.ALL_TIMES（或设置为 None）。...如果 timeidx 是单个值，那么将假设时间索引取自所有文件所有时间的连接。 注意：执行 wrf.getvar 时并不会进行排序，也就是说在执行函数之前应在序列中按时间对文件进行排序。...如果指定值的话，那么从每个文件中提取变量时，指定值将应用于每个文件。在具有多个时刻的多个文件中，这样做可能是没有意义的，因为每个文件的第 n 个索引可能表示不同的时刻。...# 从 netcdf 文件中获取地图对象 cart_proj = get_cartopy(wrfin=ncfile) # 从文件中获取地理边界，默认使用 XLAT, XLONG # 提供变量名，可以获取其栅格边界
在气象学中，WRF（Weather Research and Forecasting Model）是一个常用的数值天气预报模型，它可以提供丰富的气象变量数据来帮助我们理解和预测天气现象。...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。...将投影对象转换为字符串以便作为 NetCDF 属性使用。...将投影对象转换为字符串，以便可以将其作为 NetCDF 属性使用 :param xarray_array: xarray.DataArray :param mode: 文件打开模式，默认为...默认为 None :param encoding: 编码设置，默认为 None """ xarray_array_out = xarray_array.copy() # 从变量中删除坐标信息
随着时间的推移，这些修改可能会导致索引中的信息分散在数据库中（含有碎片）。当索引包含的页中的逻辑排序（基于键值）与数据文件中的物理排序不匹配时，就存在碎片。...重新组织或重新生成索引 在“对象资源管理器”中，展开包含您要重新组织索引的表的数据库。 “表”文件夹。 展开要为其重新组织索引的表。 “索引”文件夹。 “重新组织”。...重新组织表中的所有索引 在“对象资源管理器”中，展开包含您要重新组织索引的表的数据库。 “表”文件夹。 展开要为其重新组织索引的表。...“索引”文件夹，然后选择“全部重新组织”。 “重新组织索引”对话框中，确认正确的索引位于“要重新组织的索引”中。...重新生成索引 在“对象资源管理器”中，展开包含您要重新组织索引的表的数据库。 “表”文件夹。 展开要为其重新组织索引的表。 “索引”文件夹。 “重新组织”。
NetCDF（Network Common Data Form）是一种广泛用于存储多维科学数据的文件格式，而MAT文件是MATLAB的二进制文件格式，用于存储变量数据。...Python提供了强大的库支持，如xarray和scipy.io.savemat，使得这种转换变得简单且高效 代码结构 加载nc文件：使用xarray库中的open_dataset函数打开nc文件，这会返回一个...Dataset对象，其中包含了文件中的所有变量和相关元数据。...保存为mat文件：使用scipy.io.savemat函数将NumPy数组保存到MAT文件中。你需要指定输出文件名和要保存的变量字典。...wrfout3385/wrfout_d02_2022-07-14_0700.nc' # 使用xarray打开NetCDF文件 ds = xr.open_dataset(nc_file) # 选择你想要的变量
其次，将前述netCDF-C++库的可执行文件打开，如下所示。 打开后，即可开始安装；安装过程中，主要注意以下几个界面的设置即可——首先，如下图所示，选择第二项，即为所有用户添加系统变量。 ...将上述这个netcdf文件重命名，修改为netcdfcpp.h，如下图所示。 接下来，进入需要调用netCDF库的C++项目，在其名称上右键，并选择“属性”，如下图所示。...image-20240304131312932 随后，在属性页中的“VC++ 目录”一栏中，分别配置“包含目录”和“库目录”。 ...在其中，将可执行文件安装路径中lib文件夹下的netcdf.lib文件放入，如下图所示。 ...首先，复制上面这个字段，随后打开项目的属性，选择“C/C++”一栏中的“预处理器”，然后将这个字段复制到“预处理器定义”中即可。 接下来，执行大家的代码。
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。...ds.a获得了ds这个 DataSet 中的变量a的 DataArray ds.a 接着我们把这个 DataArray 利用.to_series()转换为 pandas 中的 Series（列表）类型...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。...Xarray 采用open_dataset / open_dataarray 函数读取NetCDF 文件，采用to_netcdf方法将数据写入文件。...Zarr 能够以多种方式存储阵列，包括内存、文件和基于云的对象存储，如 Amazon S3 和谷歌云存储。Xarray 的 Zarr 后端允许 Xarray 利用这些功能。
编译器会根据程序的语义和指令的特性，对指令进行重新排序，使得程序在执行时能够更快地完成。例如，编译器可能会将循环中的计算指令重新排序，以避免CPU缓存的缺失，从而提高程序的执行速度。...数据重排（Data Reorganization）：编译器和处理器可以重新组织指令中的数据，以使其更符合计算机的存储和寄存器使用规则。...寄存器重排（Register Reorganization）：编译器和处理器可以重新组织指令中使用的寄存器，以使每个指令都可以在寄存器中获取。...一、对象创建过程 对象创建过程，指令不只是一条，所以多线程执行会进行重排序，如图所示： 可以用编译直接打开java对象编译后的class文件，就可以看到，new对象生成的指令不止一个。...这是因为`volatile`变量会在每个读取操作前都去缓存中查看是否有更新，而不是使用寄存器中的值，从而确保每个线程都能看到最新的值。
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