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这是与 this question 有关的跟进问题.
感谢之前的帮助,我已经成功导入了一个 netCDF 文件(或带有 MFDataset 的文件),并且能够将不同的时间相互比较以创建另一个累积数据集。这是当前代码的一部分。
from numpy import *
import netCDF4
import os
f = netCDF4.MFDataset('air.2m.1979.nc')
atemp = f.variables['air']
ntimes, ny, nx = atemp.shape
cold_days = zeros((ntimes, ny, nx), dtype=int)
for i in range(ntimes):
for b in range(ny):
for c in range(nx):
if i == 1:
if atemp[i,b,c] < 0:
cold_days[i,b,c] = 1
else:
cold_days[i,b,c] = 0
else:
if atemp[i,b,c] < 0:
cold_days[i,b,c] = cold_days[i-1,b,c] + 1
else:
cold_days[i,b,c] = 0
这似乎是完成工作的一种蛮力方式,虽然它有效,但需要很长时间。我不确定是否需要这么长时间,因为我正在处理 365 349x277 矩阵(35,285,645 像素),或者如果我的旧学校蛮力方式与一些内置的 python 方法相比太慢了。
下面是我认为代码正在执行的操作的示例。它查看时间并在温度 < 0 时增加冷天数。如果温度 >= 0,则冷天数重置为 0。在下图中,您将看到第 2 行第 1 列的单元格在每次经过时递增,但单元格位于第 2 行第 2 列在时间 1 时递增,但在时间 2 时重置为零。
是否有更有效的方法来遍历此 netCDF 数据集以执行此类操作?
最佳答案
这似乎是一个小修改——只需在每个时间步写出数据。接近于此的东西应该可以工作:
from pylab import *
import netCDF4
# open NetCDF input files
f = netCDF4.MFDataset('/usgs/data2/rsignell/models/ncep/narr/air.2m.19??.nc')
# print variables
f.variables.keys()
atemp = f.variables['air']
print atemp
ntimes, ny, nx = shape(atemp)
cold_days = zeros((ny,nx),dtype=int)
# create output NetCDF file
nco = netCDF4.Dataset('/usgs/data2/notebook/cold_days.nc','w',clobber=True)
nco.createDimension('x',nx)
nco.createDimension('y',ny)
nco.createDimension('time',ntimes)
cold_days_v = nco.createVariable('cold_days', 'i4', ( 'time', 'y', 'x'))
cold_days_v.units='days'
cold_days_v.long_name='total number of days below 0 degC'
cold_days_v.grid_mapping = 'Lambert_Conformal'
timeo = nco.createVariable('time','f8',('time'))
lono = nco.createVariable('lon','f4',('y','x'))
lato = nco.createVariable('lat','f4',('y','x'))
xo = nco.createVariable('x','f4',('x'))
yo = nco.createVariable('y','f4',('y'))
lco = nco.createVariable('Lambert_Conformal','i4')
# copy all the variable attributes from original file
for var in ['time','lon','lat','x','y','Lambert_Conformal']:
for att in f.variables[var].ncattrs():
setattr(nco.variables[var],att,getattr(f.variables[var],att))
# copy variable data for time, lon,lat,x and y
timeo[:] = f.variables['time'][:]
lato[:] = f.variables['lat'][:]
xo[:] = f.variables['x'][:]
yo[:] = f.variables['y'][:]
for i in xrange(ntimes):
cold_days += atemp[i,:,:].data-273.15 < 0
# write the cold_days data
cold_days_v[i,:,:]=cold_days
# copy Global attributes from original file
for att in f.ncattrs():
setattr(nco,att,getattr(f,att))
nco.Conventions='CF-1.6'
nco.close()
关于python - 循环数据时的高效 netCDF 分析,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/18743550/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!