NCL 两个月份的3维数据求和

假设你有两个月份的三维数据，每个月份数据的形状为 (m,n,p)，你可以使用 NumPy 库对它们进行求和。

首先，将两个月份的数据合并成一个数组，可以使用 concatenate 函数：

import numpy as np

data1 = np.random.rand(2, 3, 4)  # 第一个月份的数据
data2 = np.random.rand(2, 3, 4)  # 第二个月份的数据
data = np.concatenate([data1, data2], axis=0)  # 合并成一个数组

其中，axis=0 表示在第 0 维度上进行合并。

然后，可以使用 sum 函数对数据进行求和，指定 axis 参数为需要求和的维度：

sum_data = np.sum(data, axis=0)  # 对第 0 维度求和

最终，sum_data 的形状为 (m,n,p)，即两个月份的数据在第 0 维度上求和后的结果。