修剪 netCDF？ 或者只是選擇我想要的數據（特定時間、緯度、經度）到 plot？

Question

我有一個每日全球海洋表面溫度的大（> GB）文件。 我以前從未真正使用過 netCDF 文件，主要是更小的 pandas 數據幀和 CSV。 經過一番擺弄，我能夠使用 netCDF 數據制作一些世界地圖，但我也從月度數據開始，因此數據量與日值相比要大得多。 我現在使用 numpy 和 matplotlib，Python 在 ZAEA23489CE3AACDA4B6406EBB28E 上。 我嘗試了 xarray，但它無法分配空間......有沒有可以操作 netCDF 的軟件的建議？ 或者有沒有辦法“忽略”我不需要的價值觀？ 我遇到了掩蔽，但我不確定這是否有幫助？ 切片？

例如，從這個 netCDF 中，我只想訪問夏威夷群島周圍的數據，以及具體的時間范圍。

這是出於海洋學/氣候學目的。

Answer 1

你似乎在這里問了很多問題。

首先，您可以使用 xarray 對地理數據進行切片。 只需閱讀本指南並進行一些谷歌搜索，您應該會找到解決方案。 在不了解 netCDF 網格的情況下，無法提供具體答案。 空間應該不是問題，因為 xarray 可以懶惰地做事。 您還可以使用 dask 處理 xarray 中的多文件數據集。

在替代方案方面，您可以使用 NCO。 地理種植看起來像這樣。

ncks -d lat,0.,90. infile.nc outfile.nc

如果您可以訪問 Linux，您也可以使用 CDO 或我在 Python 中的 package nctoolkit（它使用 CDO 作為后端）來執行此操作。 對於 nctoolkit，命令是這樣的：

import nctoolkit as nc
ds = nc.open_data("infile.nc")
ds.crop(lon = [0,90], lat = [0,90])
ds.to_nc("outfile.nc")

Answer 2

如果您只想要數據集的較小部分，我會推薦CDO 。 使用它，您可以從有點太大的文件中提取單個區域、時間片和變量。

例如，如果您只想在歐洲擁有變量 tsurf（地表溫度），您可以使用

cdo -selvar,tsurf -sellonlatbox,-44.5,64.5,22,72.5 infile.nc outfile.nc

過濾掉它們。 （在命令行上）

然后，您可以使用xarray （例如在 jupyter 中）簡單地 select 某些時間尺度。

import sys, os
import cartopy as ccrs, xarray as xr, matplotlib.pyplot as plt
start_date = "1990-12-31"; end_date = "2020-12-31";
yourXRdataset = xr.open_dataset(os.path.join(PATH_TO_UR_FILE + "/yourfile.nc")
customTimescale = yourXRdataset.sel(time=slice(start_date, end_date)) 

如果您現在想要 plot 溫度的年平均值，這很容易做到

plt.figure(figsize=(20,8), dpi=216)
ax = plt.subplot(projection=ccrs.PlateCarree())
customTimescale['tsurf'].mean('time').plot.contourf(ax=ax, cmap="Spectral_r", levels=33)

Cartopy 非常適合在 python 中顯示地理數據。