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

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import netCDF4 import geopandas as gpd import numpy as np import pandas as pd # 加载nc文件 nc_file = netCDF4.Dataset('E:/data/temp_CMFD_V0106_B-01_01mo_010deg_197901-201812.nc') temp_data = nc_file.variables['temp'][:] # 加载shp文件 shp_file = gpd.read_file('D:/dilidashuju/shijiquhua.shp') # 计算每个市级行政区的平均温度 years = range(1979, 2018) months = range(1, 13) temp_df = pd.DataFrame(columns=['year', 'month', 'city', 'temperature']) for year in years: for month in months: temp_array = temp_data[(year-1979)*12+month-1, :, :] for i, row in shp_file.iterrows(): city_name = row['市'] city_geom = row['geometry'] temp_mean = np.mean(temp_array[np.array([city_geom.contains(Point(lon, lat)) for lon, lat in zip(temp_array.lon, temp_array.lat)])]) temp_df = temp_df.append({'year': year, 'month': month, 'city': city_name, 'temperature': temp_mean}, ignore_index=True) # 将结果保存到CSV文件中 temp_df.to_csv('city_temperature.csv', index=False)这串代码报错Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Lenovo\PycharmProjects\pythonditu\main.py", line 24, in <module> temp_mean = np.mean(temp_array[np.array([city_geom.contains(Point(lon, lat)) for lon, lat in zip(temp_array.lon, temp_array.lat)])]) AttributeError: 'MaskedArray' object has no attribute 'lon'怎么修改

这个错误是因为 `temp_array` 是一个 `MaskedArray` 对象，它不能像普通的 numpy 数组那样直接使用索引访问变量。要解决此错误，可以使用 `data` 属性来访问 `temp_array` 的实际数据数组，如下所示：

temp_mean = np.mean(temp_array.data[np.array([city_geom.contains(Point(lon, lat)) for lon, lat in zip(temp_array.lon, temp_array.lat)])])

这将使用列表推导式为 `temp_array` 中的每个点创建一个包含 True 或 False 的数组，并将其传递给 `temp_array.data`，以便获取在 `city_geom` 中的温度值。

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。