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

时间: 2024-02-19 12:01:41 浏览: 26
这段代码定义了一个名为`dayextract_nc`的函数,它接受两个参数`nc_file`和`output_dir`,分别表示输入的NetCDF文件和输出文件夹的路径。这个函数使用了netCDF4库来读取NetCDF文件中的数据。 下面是这段代码的主要步骤和功能: 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文件中的经纬度数据,并将其存储在`Lat`和`Lon`变量中,以便后续代码使用。
相关问题

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()

在你的代码中,`var1` 和 `var2` 可能是两个不同形状的数组。具体来说,`var1` 和 `var2` 可能有不同的维度,或者在某个维度上的长度不同,从而导致在计算 `new_var_data` 时出现了 shape mismatch 的错误。 你可以通过打印 `var1` 和 `var2` 的形状,以及它们在各个维度上的长度,来检查这个问题。具体代码如下: ```python import netCDF4 as nc 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.shape[1], var2.shape[1]) ``` 运行这段代码后,将会输出 `var1` 和 `var2` 的形状以及它们在各个维度上的长度。你可以根据这些信息来判断 `var1` 和 `var2` 是否有不同的维度或者长度,从而找到并解决 shape mismatch 的问题。

data = nc_dataset.variables['data'][lat_idxs.min():lat_idxs.max()+1, lon_idxs.min():lon_idxs.max()+1]中的variables['data']需要更改为某一特定值吗

`nc_dataset.variables['data']`是指NetCDF数据集中名为"data"的变量对象,`[lat_idxs.min():lat_idxs.max()+1, lon_idxs.min():lon_idxs.max()+1]`是Python中用于对数组进行切片(slice)操作的语法,用于获取这个变量对象中指定位置的数据。 如果你想获取NetCDF文件中另一个变量的数据,你需要将"data"替换为你想要获取的变量的名称。例如,如果你要获取名为"temperature"的变量的数据,你可以这样做: ``` data = nc_dataset.variables['temperature'][lat_idxs.min():lat_idxs.max()+1, lon_idxs.min():lon_idxs.max()+1] ``` 这将获取"temperature"变量中指定位置的数据。你只需要将"data"替换为你想要获取的变量的名称即可。

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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()

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