在python中讀取和操作多個netcdf文件

Question

我需要幫助閱讀多個netCDF文件，盡管這里沒有幾個例子，但它們都沒有正常工作。 我正在使用Python（x，y）vers 2.7.5和其他軟件包：netcdf4 1.0.7-4，matplotlib 1.3.1-4，numpy 1.8，pandas 0.12，basemap 1.0.2 ......

我用GrADS做的事情很少，我需要在Python中開始做它們。 我有幾個2米溫度數據（每年4小時數據，來自ECMWF），每個文件包含2米臨時數據，Xsize = 480，Ysize = 241，Zsize（水平）= 1，Tsize（時間）=閏年為1460或1464。 這些是我的文件名相似：t2m.1981.nc，t2m.1982.nc，t2m.1983.nc ......等。

基於這個頁面:( 循環通過netcdf文件和運行計算 - Python或R ）這是我現在的位置：

from pylab import *
import netCDF4 as nc
from netCDF4 import *
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import numpy as np

f = nc.MFDataset('d:/data/ecmwf/t2m.????.nc') # as '????' being the years
t2mtr = f.variables['t2m']

ntimes, ny, nx = shape(t2mtr)
temp2m = zeros((ny,nx),dtype=float64)
print ntimes
for i in xrange(ntimes):
    temp2m += t2mtr[i,:,:] #I'm not sure how to slice this, just wanted to get the 00Z values.
      # is it possible to assign to a new array,...
      #... (for eg.) the average values of  00z for January only from 1981-2000? 

#creating a NetCDF file
nco = nc.Dataset('d:/data/ecmwf/t2m.00zJan.nc','w',clobber=True)
nco.createDimension('x',nx)
nco.createDimension('y',ny)

temp2m_v = nco.createVariable('t2m', 'i4',  ( 'y', 'x'))
temp2m_v.units='Kelvin'
temp2m_v.long_name='2 meter Temperature'
temp2m_v.grid_mapping = 'Lambert_Conformal' # can it be something else or ..
#... eliminated?).This is straight from the solution on that webpage.

lono = nco.createVariable('longitude','f8')
lato = nco.createVariable('latitude','f8')
xo = nco.createVariable('x','f4',('x')) #not sure if this is important
yo = nco.createVariable('y','f4',('y')) #not sure if this is important
lco = nco.createVariable('Lambert_Conformal','i4') #not sure

#copy all the variable attributes from original file
for var in ['longitude','latitude']:
    for att in f.variables[var].ncattrs():
        setattr(nco.variables[var],att,getattr(f.variables[var],att))

# copy variable data for lon,lat,x and y
lono=f.variables['longitude'][:]
lato=f.variables['latitude'][:]
#xo[:]=f.variables['x']
#yo[:]=f.variables['y']

#  write the temp at 2 m data
temp2m_v[:,:]=temp2m

# copy Global attributes from original file
for att in f.ncattrs():
    setattr(nco,att,getattr(f,att))

nco.Conventions='CF-1.6' #not sure what is this.
nco.close()

#attempt to plot the 00zJan mean
file=nc.Dataset('d:/data/ecmwf/t2m.00zJan.nc','r')
t2mtr=file.variables['t2m'][:]
lon=file.variables['longitude'][:]
lat=file.variables['latitude'][:]
clevs=np.arange(0,500.,10.)
map =   Basemap(projection='cyl',llcrnrlat=0.,urcrnrlat=10.,llcrnrlon=97.,urcrnrlon=110.,resolution='i')
x,y=map(*np.meshgrid(lon,lat))
cs = map.contourf(x,y,t2mtr,clevs,extend='both')
map.drawcoastlines()
map.drawcountries()
plt.plot(cs)
plt.show()

第一個問題是在temp2m += t2mtr[1,:,:] 。 我不確定如何切割數據以獲得所有文件的00z（僅限1月）。

第二，在運行測試時， cs = map.contourf(x,y,t2mtr,clevs,extend='both')稱“形狀與z的形狀不匹配：找不到（1,1）而不是（ 241480）”。 我知道輸出數據可能有一些錯誤，因為記錄值時出錯，但我無法弄清楚是什么/在哪里。

謝謝你的時間。 我希望這不會令人困惑。

Answer 1

所以t2mtr是一個3d數組

ntimes, ny, nx = shape(t2mtr)

這會將第1軸上的所有值相加：

for i in xrange(ntimes):
    temp2m += t2mtr[i,:,:]

更好的方法是：

temp2m = np.sum(tm2tr, axis=0)
temp2m = tm2tr.sum(axis=0) # alt

如果你想要平均值，請使用np.mean而不是np.sum 。

要平均時間子集jan_times ，請使用如下表達式：

jan_avg = np.mean(tm2tr[jan_times,:,:], axis=0)

如果您只想要一個簡單的范圍，例如前30次，這是最簡單的。 為簡單起見，我假設數據是每日，而年份是恆定長度。 你可以調整4小時頻率和閏年。

tm2tr[0:31,:,:]

獲得Jan數據幾年的簡單方法是構建一個索引，如：

yr_starts = np.arange(0,3)*365 # can adjust for leap years
jan_times = (yr_starts[:,None]+ np.arange(31)).flatten()
# array([  0,   1,   2, ...  29,  30, 365, ..., 756, 757, 758, 759, 760])

另一個選擇是重塑tm2tr （閏年不適用）。

tm2tr.reshape(nyrs, 365, nx, ny)[:,0:31,:,:].mean(axis=1)

您可以使用以下內容測試時間采樣：

np.arange(5*365).reshape(5,365)[:,0:31].mean(axis=1)

數據集是否有時間變量？ 您可以從中提取所需的時間索引。 我在幾年前使用ECMWF數據，但不記得很多細節。

至於你的contourf錯誤，我會檢查3個主要參數的形狀： x ， y ， t2mtr 。 他們應該匹配。 我還沒有使用過Basemap 。