def readght(pth): ds = xr.open_dataset(pth) dat = ds['hgt']怎么把dat转化成numpy数组

你可以使用 `dat.values` 将 `dat` 转换为 numpy 数组，例如：

import numpy as np
dat_np = np.array(dat.values)

这将 `dat` 转换为一个 numpy 数组 `dat_np`。

相关问题

def getrp(pth): ds = xr.open_dataset(pth) pre = ds['pre']修改这段代码，读取1961-2021年的数据

可以使用 `sel()` 方法来选择时间范围，具体修改如下：

import xarray as xr

def getrp(pth):
    ds = xr.open_dataset(pth)
    pre = ds['pre'].sel(time=slice('1961', '2021'))
    return pre

这里使用 `slice()` 函数来选择时间范围，左闭右开区间。`sel()` 方法中的参数 `time` 是数据集的时间坐标，因此可以用来选择时间范围。

def getrp(pth): ds = xr.open_dataset(pth) pre = ds['pre'].sel(time=slice('1961', '2010')) print(pre.values)为什么输出的值全都是缺测值

这可能是由于数据集中的缺失值被表示为特定的值，例如NaN或-9999。在这种情况下，您可以使用xarray中的where()方法将缺失值替换为NaN或其他您选择的值。例如，如果缺失值被表示为-9999，您可以使用以下代码将其替换为NaN：

pre = pre.where(pre != -9999, np.nan)

然后您可以再次打印pre的值，看看它是否包含正确的数据。