将读出的nc的相同经纬度的数据进行平均计算

首先，需要将读出的nc文件中的经纬度数据和对应的数值数据提取出来。可以使用Python中的netCDF4库来读取nc文件。

以下是一个示例代码，可以读取nc文件中的经纬度数据和数值数据：

import netCDF4 as nc

# 打开nc文件
data = nc.Dataset('filename.nc')

# 获取经度和纬度数据
lons = data.variables['lon'][:]
lats = data.variables['lat'][:]

# 获取数值数据
values = data.variables['variable_name'][:]

接下来，需要找出相同经纬度的数据，并将它们进行平均计算。可以使用Python中的numpy库来实现这一步骤。

以下是一个示例代码，可以找出相同经纬度的数据并进行平均计算：

import numpy as np

# 将经纬度数据转换为一维数组
lon_1d = lons.flatten()
lat_1d = lats.flatten()

# 将数值数据转换为一维数组
values_1d = values.flatten()

# 找出相同经纬度的数据，并将它们进行平均计算
unique_lonlat, indices = np.unique(np.column_stack((lon_1d, lat_1d)), axis=0, return_index=True)
unique_values = np.zeros((len(unique_lonlat),))
for i, index in enumerate(indices):
    if i == len(indices) - 1:
        unique_values[i] = np.mean(values_1d[index:])
    else:
        unique_values[i] = np.mean(values_1d[index:indices[i+1]])

# 将结果转换为二维数组
unique_lons = unique_lonlat[:,0]
unique_lats = unique_lonlat[:,1]
unique_values = unique_values.reshape((len(lats), len(lons)))

# 输出结果
print(unique_lons)
print(unique_lats)
print(unique_values)

在这个示例代码中，首先将经度和纬度数据转换为一维数组，然后使用numpy库中的unique函数找出相同经纬度的数据，并将它们进行平均计算。最后，将结果转换为二维数组，并将结果输出。

需要注意的是，上述代码中的变量名和文件名需要根据实际情况进行修改。