data = nc_dataset.variables['data'][lat_idxs.min():lat_idxs.max()+1, lon_idxs.min():lon_idxs.max()+1]中variables['data']指什么

时间: 2024-01-15 07:05:54 浏览: 66
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souhu_data.zip_dataset_saohu.pubn_sohu_text document

`variables['data']`指的是NetCDF文件中的变量名为"data"的变量。在这个例子中，假设`nc_dataset`是一个NetCDF文件的数据集对象，`variables`是它包含的所有变量的字典，`nc_dataset.variables['data']`就是获取名为"data"的变量对象。
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iris_dataset.rar_data clustering_iris_iris dataset

在这个"iris_dataset.rar_data clustering_iris_iris dataset"中，包含了一个名为"iris_dataset.mat"的文件，这通常是一个MATLAB文件格式，用于存储和处理矩阵和数组数据。 在数据聚类任务中，我们的目标是不依赖...

代码是# -*- coding: utf-8 -*- # import arcpy import netCDF4 as nc # 将nc文件选择变量后转成tif图层成功 nc_file = nc.Dataset('F:/nc_data/1979_sd.nc', 'r') # 获取变量 var2 = nc_file.variables['rsn'] var1 = nc_file.variables['sd'] # 将变量中的数据相加 new_var_data = 10*var1[:] / var2[:] # 创建新的.nc文件 new_nc_file = nc.Dataset('1979_sd_1.nc', 'w') # 定义.nc文件的维度 new_nc_file.createDimension('lat', var1.shape[0]) new_nc_file.createDimension('lon', var1.shape[1]) # 定义新的变量 new_var = new_nc_file.createVariable('new_variable', 'f4', ('lat', 'lon')) # 将新变量的数据写入新的.nc文件 new_var[:] = new_var_data # 关闭文件 nc_file.close() new_nc_file.close()

nc_file = nc.Dataset('F:/nc_data/1979_sd.nc', 'r') var1 = nc_file.variables['sd'] var2 = nc_file.variables['rsn'] print(var1.shape) print(var2.shape) print(var1.shape[0], var2.shape[0]) print(var1....

def dayextract_nc(nc_file, output_dir): dataset = nc.Dataset(nc_file) Lat = dataset.variables["latitude"][:] Lon = dataset.variables["longitude"][:]

1. 使用nc.Dataset函数打开NetCDF文件，将文件对象存储在dataset变量中。 2. 从文件对象dataset中读取latitude和longitude变量的值，分别存储在Lat和Lon变量中。 这段代码主要用于读取NetCDF文件中的...

import netCDF4 import geopandas as gpd import numpy as np import pandas as pd # 加载nc文件 nc_file = netCDF4.Dataset('E:/data/temp_CMFD_V0106_B-01_01mo_010deg_197901-201812.nc') temp_data = nc_file.variables['temp'][:] # 加载shp文件 shp_file = gpd.read_file('D:/dilidashuju/shijiquhua.shp') # 计算每个市级行政区的平均温度 years = range(1979, 2018) months = range(1, 13) temp_df = pd.DataFrame(columns=['year', 'month', 'city', 'temperature']) for year in years: for month in months: temp_array = temp_data[(year-1979)*12+month-1, :, :] for i, row in shp_file.iterrows(): city_name = row['市'] city_geom = row['geometry'] temp_mean = np.mean(temp_array[np.array([city_geom.contains(Point(lon, lat)) for lon, lat in zip(temp_array.lon, temp_array.lat)])]) temp_df = temp_df.append({'year': year, 'month': month, 'city': city_name, 'temperature': temp_mean}, ignore_index=True) # 将结果保存到CSV文件中 temp_df.to_csv('city_temperature.csv', index=False)这串代码报错Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Lenovo\PycharmProjects\pythonditu\main.py", line 24, in <module> temp_mean = np.mean(temp_array[np.array([city_geom.contains(Point(lon, lat)) for lon, lat in zip(temp_array.lon, temp_array.lat)])]) AttributeError: 'MaskedArray' object has no attribute 'lon'怎么修改

temp_mean = np.mean(temp_array.data[np.array([city_geom.contains(Point(lon, lat)) for lon, lat in zip(temp_array.lon, temp_array.lat)])]) 这将使用列表推导式为 temp_array 中的每个点创建一个包含 ...

import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits. basemap import Basemap import xarray as xr import pandas as pd import numpy as np import netCDF4 as nc import cartopy.crs as ccrs ds = xr.open_dataset('correlation.1.30.160.200.191.3.13.51.nc') plt.subplot(1,1,1) ds.hgt.plot() plt.show() projection=ccrs.Orthographic(central_latitude=90, central_longitude=0) fig=plt.figure(figsize=(8,8)) ax=plt.axes(projection=projection) ax.coastlines() ax.set_global() ax.axhline(0,color='black') ax.axvline(0,color='black') ds=nc.Dataset('correlation.1.30.160.200.191.3.13.51.nc') lon=ds.variables['lon'][:] lat=ds.variables['lat'][:] time_index=0 variable=ds.variables['hgt'][time_index,:,:] lonlon,latlat=np.meshgrid(lon,lat) plt.scatter(lonlon,latlat) plt.contourf(lon,lat,variable,cmap='jet') data = ds.variables['time'][:] long = ds.variables['lon'][:] lati = ds.variables['lat'][:] plt.colorbar(label="Sif", orientation="horizontal") cbar=plt.colorbar plt.title('Jan 1948 to 2020: 1000mb Geopotential Height \n Seasonal Correlation w/ Jan SOI \n NCEP /NCAR Reanalysis') plt.show() plt.savefig('12.pdf')给代码改错

ds = xr.open_dataset('correlation.1.30.160.200.191.3.13.51.nc') plt.subplot(1, 1, 1) ds.hgt.plot() plt.show() projection = ccrs.Orthographic(central_latitude=90, central_longitude=0) fig = plt....

import netCDF4 as nc import numpy as np from netCDF4 import Dataset import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.cm import get_cmap from matplotlib.colors import from_levels_and_colors import cartopy.crs as crs import cartopy.feature as cfeature from cartopy.feature import NaturalEarthFeature from wrf import to_np, getvar, interplevel, smooth2d, get_cartopy, cartopy_xlim, cartopy_ylim, latlon_coords, vertcross, smooth2d, CoordPair, GeoBounds,interpline import warnings warnings.filterwarnings('ignore') file = 'D:/transfer/wrfout_d01_2016-03-01_00_00_00' dataset = nc.Dataset(file) latitude = dataset.variables['XLAT'][0][:] longitude = dataset.variables['XLONG'][0][:] tp1 = dataset.variables['RAINC'][1][:][:] co = dataset.variables['co'][1][1][:][:] time = dataset.variables['Times'][:] co2 = dataset.variables['co2'][:] #var = ds.variables['co2'] #print(co2[:]) plt.imshow(co2[ :, :, 98, 78], cmap='hot_r', vmax=400, vmin=350, alpha=0.5) plt.colorbar() #plt.scatter(latitude,longitude, c=co, s=3, cmap='Reds', vmax=1, vmin=0) proj = crs.PlateCarree(central_longitude=180) proj_data = crs.PlateCarree()#LambertCylindrical() #plt.contourf(co[:, :, 98, 78], cmap='hot') fig , ax = plt.subplots(1,1,figsize=(8,8),subplot_kw={'projection':proj}) #plt.imshow(longitude, latitude, co) ax.set_title('CO2 concentration') #ax.set_xlabel('Longitude') #ax.set_ylabel('Latitude') ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'),lw=0.5) ax.add_feature(cfeature.BORDERS) leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat = (90, 110, 4, 31) ######## 调节绘图经纬度范围 Region = [leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat] ax.set_extent(Region, crs=proj_data) #经纬度范围,坐标参考系转换 plt.show()

2. 删除无用的import语句，例如from wrf import to_np, getvar, interplevel, smooth2d, get_cartopy, cartopy_xlim, cartopy_ylim, latlon_coords, vertcross, smooth2d, CoordPair, GeoBounds,interpline。...

import netCDF4 as nc import numpy as np from netCDF4 import Dataset import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.cm import get_cmap from matplotlib.colors import from_levels_and_colors import cartopy.crs as crs import cartopy.feature as cfeature from cartopy.feature import NaturalEarthFeature import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature from wrf import (to_np, getvar, smooth2d, get_cartopy, cartopy_xlim, cartopy_ylim, latlon_coords) import warnings warnings.filterwarnings('ignore') file = 'D:/transfer/wrfout_d01_2016-03-01_00_00_00' ncfile = Dataset("D:/transfer/wrfout_d01_2016-03-01_00_00_00") dataset = nc.Dataset(file) latitude = dataset.variables['XLAT'][0][:] longitude = dataset.variables['XLONG'][0][:] co = dataset.variables['co'][1][1][:][:] co1 = getvar(ncfile, "co") cart_proj = get_cartopy(co1) plt.contourf(longitude,latitude, co, levels=38, cmap='hot',projection=cart_proj) plt.colorbar() # 创建一个投影 ax = plt.axes(projection=cart_proj) # 添加底图特征 ax.add_feature(cfeature.COASTLINE) ax.add_feature(cfeature.BORDERS) # 设置地图范围 ax.set_extent([90, 110, 0, 30],) plt.show()

co = ncfile.variables['co'][1][1][:][:] cart_proj = get_cartopy(getvar(ncfile, "co")) plt.contourf(longitude, latitude, co, levels=38, cmap='hot', projection=cart_proj) plt.colorbar() ax = plt.axes...

import netCDF4 as nc import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt filename = r'C:\Users\24759\.spyder-py3\wrfout_d01_2020-08-20_02_00_00 (1)' data = nc.Dataset(filename) temperature = data.variables['T'][:] qrain = data.variables['QRAIN'][:] qcloud= data.variables['QCLOUD'][:] subzero_temperature = temperature < 273 overcooled_water = np.logical_and(subzero_temperature, np.logical_or(qcloud > 0, qrain > 0)) t_2d = temperature[0, 0, :, :] overcooled_water_grid = np.zeros_like(t_2d, dtype=bool) overcooled_water_grid[overcooled_water[0, 0, :, :]] = True x = np.linspace(0, 1, t_2d.shape[1]) y = np.linspace(0, 1, t_2d.shape[0]) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8)) cf = ax.contourf(x, y, t_2d, cmap='coolwarm') cbar = plt.colorbar(cf) ax.contour(x, y, overcooled_water_grid, colors='green', linewidths=1) ax.set_title("Temperature and Overcooled Water Distribution") ax.set_xlabel("Longitude") ax.set_ylabel("Latitude") cbar.ax.set_ylabel('Temperature (K)', rotation=270, labelpad=15) plt.show()在这段代码的基础上画出（100，25）到（120，36）的航线图

data = nc.Dataset(filename) temperature = data.variables['T'][:] qrain = data.variables['QRAIN'][:] qcloud= data.variables['QCLOUD'][:] subzero_temperature = temperature overcooled_water = np....
zip

Python库 | netCDF4-1.2.9-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl

lon = nc.variables['longitude'][:] description = nc.description # 关闭文件 nc.close() **应用场景**： netCDF4常用于气候模型、遥感图像分析、海洋学研究、大气科学等领域，帮助科学家们高效地存储、...
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Python库 | netCDF4-1.4.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl

nc = netCDF4.Dataset('example.nc', 'r') # 访问变量 temperature = nc.variables['temperature'] # 访问维度 lat = nc.dimensions['latitude'] lon = nc.dimensions['longitude'] # 获取数据 data = ...

%Matlab程序读取sst数据： close all clear all oid='sst.mnmean.nc' sst=double(ncread(oid,'sst')); nlat=double(ncread(oid,'lat')); nlon=double(ncread(oid,'lon')); mv=ncreadatt(oid,'/sst','missing_value'); sst(find(sst==mv))=NaN; [Nlt,Nlg]=meshgrid(nlat,nlon); %Plot the SST data without using the MATLAB Mapping Toolbox figure pcolor(Nlg,Nlt,sst(:,:,1));shading interp; load coast;hold on;plot(long,lat);plot(long+360,lat);hold off colorbar %Plot the SST data using the MATLAB Mapping Toolbox figure axesm('eqdcylin','maplatlimit',[-80 80],'maplonlimit',[0 360]); % Create a cylindrical equidistant map pcolorm(Nlt,Nlg,sst(:,:,1)) % pseudocolor plot "stretched" to the grid load coast % add continental outlines plotm(lat,long) colorbar % sst数据格式 % Variables: % lat % Size: 89x1 % Dimensions: lat % Datatype: single % Attributes: % units = 'degrees_north' % long_name = 'Latitude' % actual_range = [88 -88] % standard_name = 'latitude_north' % axis = 'y' % coordinate_defines = 'center' % % lon % Size: 180x1 % Dimensions: lon % Datatype: single % Attributes: % units = 'degrees_east' % long_name = 'Longitude' % actual_range = [0 358] % standard_name = 'longitude_east' % axis = 'x' % coordinate_defines = 'center' % % time % Size: 1787x1 % Dimensions: time % Datatype: double % Attributes: % units = 'days since 1800-1-1 00:00:00' % long_name = 'Time' % actual_range = [19723 74083] % delta_t = '0000-01-00 00:00:00' % avg_period = '0000-01-00 00:00:00' % prev_avg_period = '0000-00-07 00:00:00' % standard_name = 'time' % axis = 't' % % time_bnds % Size: 2x1787 % Dimensions: nbnds,time % Datatype: double % Attributes: % long_name = 'Time Boundaries' % % sst % Size: 180x89x1787 % Dimensions: lon,lat,time % Datatype: int16 % Attributes: % long_name = 'Monthly Means of Sea Surface Temperature' % valid_range = [-5 40] % actual_range = [-1.8 36.08] % units = 'degC' % add_offset = 0 % scale_factor = 0.01 % missing_value = 32767 % precision = 2 % least_significant_digit = 1 % var_desc = 'Sea Surface Temperature' % dataset = 'NOAA Extended Reconstructed SST' % level_desc = 'Surface' % statistic = 'Mean' % parent_stat = 'Mean' 解释这个代码的意思，并将其转换为python代码

map.pcolormesh(nlon, nlat, sst[:,:,0], latlon=True) map.drawcoastlines() plt.colorbar() plt.show() # 关闭文件 dataset.close() 注意：在Python中，我们使用了NumPy库来处理数组，Matplotlib进行绘图，...

python利用quiver画出“气象数据中”ERA5_uv_202111.nc的矢量图，注意调整好矢量的在图上的分布密度

plt.xlim(np.min(lon), np.max(lon)) plt.ylim(np.min(lat), np.max(lat)) plt.show() 其中，ERA5_uv_202111.nc 是你要绘制的气象数据文件的名称。注意，需要根据实际情况调整箭头的宽度，以及坐标轴范围等...

数据处理及绘图 请使用日平均温度(t2m_daily_2000_2009. nc)数据,在所在区域内的每个格点上计算日平均气温大于20℃这一事件的逐年发生次数,并进一步绘图展示结果: (1)区域内每个格点上该事件年平均发生次数的

data = nc.Dataset('t2m_daily_2000_2009.nc') temp = data.variables['t2m'][:] # 获取数据范围和时间范围 lat = data.variables['latitude'][:] lon = data.variables['longitude'][:] time = data.variables['...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import netCDF4 as nc import cartopy.crs as ccrs from cartopy.util import add_cyclic_point

data = nc.Dataset('data.nc') # Extract the variables lon = data.variables['lon'][:] lat = data.variables['lat'][:] temp = data.variables['temp'][:] # Add a cyclic point for plotting temp, lon = ...

lon,lat,t = readnc(patha)

这段代码看起来是从一个netCDF文件中读取经度(lon)、纬度(lat)和时间(t)的值，其中patha是netCDF文件的路径。你需要使用相关的Python库（比如netCDF4或xarray）来读取这个文件，然后将读取到的lon、lat和t的值存储到...

提取nc文件里（30N，100E）附近所有时间的数据，并利用write函数将数据输出到out_2mt.txt文件，要求第一列为时间，第二列为温度值。

data = nc.Dataset('filename.nc') # 获取时间变量 time_var = data.variables['time'] times = nc.num2date(time_var[:], time_var.units) # 获取经纬度变量 lat_var = data.variables['lat'] lon_var = data....

如何用python读取。nc文件并把其浓度绘制出来，同时这个经纬度里包括海洋流域（lon为19.5到29.5；lat为31.5到34.5)海洋区域为白色

要使用Python读取.nc（NetCDF）文件并绘制特定经纬度范围内的浓度数据，你可以使用一些科学计算和绘图库，如netCDF4、numpy和matplotlib。以下是一个简单的步骤指南： 1. 安装必要的库（如果尚未安装）： ...

利用sst.mnmean.nc 2.计算ENSO指数：计算5°S~5°N，170°E~120°W内的区域平均，并绘图。

data = nc.Dataset('sst.mnmean.nc') sst = data.variables['sst'][:] # 计算经纬度范围所对应的索引 lat = data.variables['lat'][:] lon = data.variables['lon'][:] lat_idx = np.where((lat >= -5) & (lat <= 5...

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