Python - 使用点列表从网格化 NetCDF 中提取数据，无需 for 循环

Question

下面的例子使用东风的“Unidata”样本netCDF数据集可以是downloaded from here (2.8MB)

我有两个整数列表，分别对应于 netCDF 文件中网格化数组的 x 和 y 索引。我想提取数据并将其保存到一维数组或每个点组合的列表中(例如点:[(x[0],y[0]), (x[1],y[ 1]), (x[2],y[2]), ... , (x[n],y[n])]).

我可以使用这种方法很容易地做到这一点...

from netCDF4 import Dataset

# grid point lists
lat = [20, 45, 56, 67, 88, 98, 115]
lon = [32, 38, 48, 58, 87, 92, 143]

# open netCDF file
nc_file = "./sresa1b_ncar_ccsm3-example.nc"
fh = Dataset(nc_file, mode='r')

# extract variable
point_list = zip(lat,lon)
ua_list = []
for i, j in point_list:
    ua_list.append(fh.variables['ua'][0,16,i,j])

print(ua_list)

哪个返回:

[59.29171, 17.413916, -4.4006901, -11.15424, -5.2684789, 2.1235929, -6.134573]

但是 append() 在大数据集上很笨拙，我正在努力加快我的代码，所以我也不想使用 for 循环，而是宁愿在一行中返回结果.我试过使用这条线这样做:

# extract variable
ua_array = fh.variables['ua'][0,16,lat,lon]
print(ua_array)

它返回每一个可能的点组合，而不仅仅是我想要的点组合:

[[ 59.2917099   60.3418541   61.81352234  62.66215515  60.6419754 60.00745392  52.48550797]
[ 18.80122566  17.41391563  14.83201313  12.67425823  13.99616718 14.4371767   14.12419605]
[ -5.56457043  -5.20643377  -4.40069008  -3.25902319  -2.36573601 -2.25667071  -1.0884304 ]
[-11.66207981 -11.46785831 -11.35252953 -11.15423965 -11.35271263 -11.55139542 -11.68573093]
[ -1.15064895  -1.52471519  -2.12152767  -2.67548943  -5.26847887 -5.79328251  -6.16713762]
[ -1.95770085  -0.56232995   0.82722098   1.39629912   2.65125418 2.12359285  -6.47501516]
[ -9.76508904 -10.13490105 -10.76805496 -11.31607246 -11.93865585 -11.56440639  -6.13457298]]

如何对 netCDF 文件进行切片，以便在一行中获得与上述代码相同的结果？提前致谢。

Answer 1

首先使用 0 和 16 进行普通索引，然后使用 lat 和 lon 进行高级索引:

ua_array = fh.variables['ua'][0,16][lat,lon]
print(ua_array)

输出:

[ 59.2917099   17.41391563  -4.40069008 -11.15423965  -5.26847887
   2.12359285  -6.13457298]

顺便说一句，ua_array 是一个 NumPy 数组。因此，调用它的 ua_list 有点误导。