data = np.fromfile(file, dtype='float32') sst = np.reshape(data, (65, 12, 73, 144)) sst = np.where(sst==1.0e+33, np.nan, sst)

这段代码的作用是读取一个二进制文件，文件中的数据类型为float32，然后将其reshape成一个四维数组，维度分别为(65, 12, 73, 144)。接着，它会把数组中等于1.0e+33的元素替换成NaN。其中，np.where()函数的作用是根据条件返回对应位置上的元素，这里的条件就是sst等于1.0e+33，对应位置上的元素就被替换成了NaN。这通常是因为在实际观测中，某些区域的数据缺失或不可用，用NaN来表示这种情况是很常见的。

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gcp_data = np.fromfile(my_file, dtype = np.float64)

这行代码是用来将文件中的数据读取到一个 NumPy 数组中。`my_file` 是文件的路径，`np.float64` 是数据类型。`np.fromfile()` 函数会根据指定的数据类型，将文件中的二进制数据转换为相应的 NumPy 数组。在这个例子中，数据类型被设定为 `np.float64`，意味着文件中的数据被解释为 64 位浮点数。读取后的数据存储在变量 `gcp_data` 中。

该代码img=np.fromfile(img,dtype=np.float32) 报错AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'flush'

这个报错可能是因为 `img` 不是文件对象，而是一个已经存在的 numpy 数组对象。`fromfile()` 函数是用来从文件中读取数据并转换为 numpy 数组的，所以它的第一个参数应该是一个文件对象，而不是一个 numpy 数组对象。请确保 `img` 是一个有效的文件路径，或者是一个正确的文件对象，例如：

img_path = "path/to/your/image/file"
with open(img_path, "rb") as f:
    img = np.fromfile(f, dtype=np.float32)

如果您已经有一个 numpy 数组对象，您可以尝试使用其他函数来读取它，例如 `np.load()` 或 `np.loadtxt()`。