python利用shp文件裁剪HDF5文件

要利用.shp文件裁剪.hdf5文件，可以使用Python中的一些库，例如：

1. h5py：用于读取和操作.hdf5文件。

2. gdal：用于读取和操作.shp文件。

3. geopandas：用于将.shp文件转换为pandas数据帧，并进行空间查询。

下面是一个示例代码，演示如何使用这些库来裁剪.hdf5文件：

import h5py
import gdal
import geopandas as gpd
import numpy as np

# 读取.hdf5文件
f = h5py.File('input.hdf5', 'r')
data = f['/path/to/data'][:]

# 读取.shp文件
shp = gdal.OpenEx('input.shp')
layer = shp.GetLayer()

# 将.shp文件转换为pandas数据帧
gdf = gpd.read_file('input.shp')

# 进行空间查询，获取裁剪范围
mask = gdf.geometry.unary_union

# 获取.hdf5数据集的元数据
nx = f['/path/to/data'].attrs['Nx']
ny = f['/path/to/data'].attrs['Ny']

# 将.hdf5数据集重塑为二维数组
data = np.reshape(data, (nx, ny))

# 创建一个bool类型的掩码数组，用于指示哪些像素在范围内
mask_array = np.zeros((nx, ny), dtype=bool)
for i in range(nx):
    for j in range(ny):
        if mask.contains(gpd.points_from_xy([i], [j])):
            mask_array[i, j] = True

# 将掩码应用于数据集
masked_data = np.ma.masked_array(data, mask=~mask_array)

# 保存裁剪后的数据集
with h5py.File('output.hdf5', 'w') as f_out:
    dset = f_out.create_dataset('/path/to/masked_data', data=masked_data)

需要注意的是，上述代码仅仅是一个示例，需要根据实际情况进行调整。例如，读取.hdf5文件和.shp文件的路径需要根据实际情况进行修改。