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。

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n = ndims(myvar)

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1. 确定数据数组的维度大小，假设变量名为`data`，使用`nargin`检查输入数据的维数：

   nx = size(data, /);

2. 创建一个新的二维数组 `year_data`，用于存储每年的结果。新数组的第一维度对应于年份，第二维度与原始数据的剩余维度相同：

   year_data = make_2d_array(nx/4, nx(2:end));

3. 使用循环（例如`do i = 0, nx(1)-1, 4`）遍历原数据的第一维度，并计算每个四年一组的平均值：

   do i = 0, nx(1) - 1, 4
       start_index = i + 1;  // 开始位置
       end_index = min(start_index + 3, nx(1));  // 结束位置（注意不超过总长度）
       
       year_data(:, start_index:end_index) = mean(data(:, start_index:end_index), /);  // 计算平均值
   end do

4. 最后，`year_data` 就包含了每四个月的数据平均值。