报错 nc_file = netCDF4.Dataset('gps91.cdf') NameError: name 'netCDF4' is not defined

这个错误说明你的Python环境中没有安装netCDF4库。你可以使用以下命令来安装netCDF4库：

pip install netCDF4

如果你使用的是Anaconda环境，也可以使用以下命令：

conda install -c anaconda netcdf4

安装完成后，再次运行你的代码就应该可以正常打开.cdf文件了。记得在代码开头导入netCDF4库：

import netCDF4

nc_file = netCDF4.Dataset('gps91.cdf')
# rest of your code

相关问题

with netCDF4.Dataset(file, 'r') as cdf_file:是什么意思

`netCDF4.Dataset(file, 'r')` 是用来打开 cdf 文件的。其中，`file` 是待打开文件的路径，`'r'` 表示以只读模式打开文件。这个语句创建了一个 netCDF4 数据集对象 `cdf_file`，你可以使用这个对象来读取和操作 cdf 文件中的数据。

`with` 语句是 Python 中的一种上下文管理器，用于简化代码，并确保在离开代码块时资源得到正确的释放。在读取 cdf 文件时，使用 `with` 语句可以确保文件对象在使用完成后被正确关闭，从而避免了资源泄漏的问题。当 `with` 语句块执行完毕后，`cdf_file` 对象会自动关闭，你不需要再手动调用 `close()` 方法。

因此，`with netCDF4.Dataset(file, 'r') as cdf_file:` 这段代码的含义是：使用 `netCDF4.Dataset()` 函数打开 cdf 文件，并创建一个数据集对象 `cdf_file`，在处理完 cdf 文件后自动关闭文件。

代码是# -*- coding: utf-8 -*- # import arcpy import netCDF4 as nc # 将nc文件选择变量后转成tif图层成功 nc_file = nc.Dataset('F:/nc_data/1979_sd.nc', 'r') # 获取变量 var2 = nc_file.variables['rsn'] var1 = nc_file.variables['sd'] # 将变量中的数据相加 new_var_data = 10*var1[:] / var2[:] # 创建新的.nc文件 new_nc_file = nc.Dataset('1979_sd_1.nc', 'w') # 定义.nc文件的维度 new_nc_file.createDimension('lat', var1.shape[0]) new_nc_file.createDimension('lon', var1.shape[1]) # 定义新的变量 new_var = new_nc_file.createVariable('new_variable', 'f4', ('lat', 'lon')) # 将新变量的数据写入新的.nc文件 new_var[:] = new_var_data # 关闭文件 nc_file.close() new_nc_file.close()

在你的代码中，`var1` 和 `var2` 可能是两个不同形状的数组。具体来说，`var1` 和 `var2` 可能有不同的维度，或者在某个维度上的长度不同，从而导致在计算 `new_var_data` 时出现了 shape mismatch 的错误。

你可以通过打印 `var1` 和 `var2` 的形状，以及它们在各个维度上的长度，来检查这个问题。具体代码如下：

import netCDF4 as nc

nc_file = nc.Dataset('F:/nc_data/1979_sd.nc', 'r')
var1 = nc_file.variables['sd']
var2 = nc_file.variables['rsn']

print(var1.shape)
print(var2.shape)
print(var1.shape[0], var2.shape[0])
print(var1.shape[1], var2.shape[1])

运行这段代码后，将会输出 `var1` 和 `var2` 的形状以及它们在各个维度上的长度。你可以根据这些信息来判断 `var1` 和 `var2` 是否有不同的维度或者长度，从而找到并解决 shape mismatch 的问题。