python - 通过python从netCDF中提取特定位置的数据

Question

我是 Python 的新手，也是 NetCDF 的新手，如果我不清楚，请见谅。我有一个包含多个变量的 nc 文件，我需要以新顺序从这些 nc 文件中提取数据。

我的 nc 文件有 8 个变量(经度、纬度、时间、u10、v10、swh、mwd、mwp)，我尝试的逻辑是“如果我输入经度和纬度，我的程序会输出其他变量(u10、 v10, swh, mwd, mwp) 按时间排序。”然后我会把提取的数据放在另一个数据库中。

我测试了我的 nc 文件如下:

import netCDF4
from netCDF4 import Dataset

jan = Dataset('2016_01.nc')
print jan.variables.keys()

lon = jan.variables['longitude']
lat = jan.variables['latitude']
time = jan.variables['time']

for d in jan.dimensions.items():
    print d

lon_array = lon[:]
lat_array = lat[:]
time_array = time[:]

print lon_array
print lat_array
print time_array

部分结果如下

[u'longitude', u'latitude', u'time', u'u10', u'v10', u'swh', u'mwd', u'mwp']

(u'longitude', <type 'netCDF4._netCDF4.Dimension'>: name = 'longitude', size = 1440)

(u'latitude', <type 'netCDF4._netCDF4.Dimension'>: name = 'latitude', size = 721)

(u'time', <type 'netCDF4._netCDF4.Dimension'> (unlimited): name = 'time', size = 186)

如有任何建议，我们将不胜感激。谢谢。

Answer 1

2022 编辑:现在使用 xarray 更容易，如 Adrian 的回答所示:https://stackoverflow.com/a/74599597/3581217

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您首先需要知道时间/空间变化变量中维度的顺序，例如u10，您可以通过以下方式获得:

u10 = jan.variables['u10']
print(u10.dimensions)

接下来是正确切片/索引数组的问题。如果你想要数据让我们说 latitude=30, longitude = 10，相应的(最接近的)索引可以用(after importing Numpy as import numpy as np):

i = np.abs(lon_array - 10).argmin()
j = np.abs(lat_array - 30).argmin()

假设 u10 的维度排序为 {time, lat, lon}，您可以读取数据为:

u10_time = u10[:,j,i]

这会为您提供所请求位置的所有(随时间变化的)u10 值。