python用np.where()根据经纬度截取nc数据

您可以尝试使用`xarray`库中的`sel()`方法根据经纬度截取nc数据。下面是一个示例代码：

import xarray as xr

input_data = r'F:\科研\温盐反演\ARGO数据\2020\20200102_prof.nc'
data = xr.open_dataset(input_data)

# 假设要截取的经纬度范围为[30, 40]°N，[145, 155]°E
lat_range = slice(30, 40)
lon_range = slice(145, 155)

# 使用sel()方法根据经纬度截取数据
temp = data['TEMP'].sel(lat=lat_range, lon=lon_range)

# 打印截取后的数据
print(temp)

在这里，我们使用了`sel()`方法根据经纬度截取了`TEMP`变量的数据，并将结果存储在`temp`中。您可以根据自己的实际数据进行修改。

相关问题

python用np.where（）根据经纬度截取Argo的nc数据文件中的温度

要根据经纬度截取Argo的nc数据文件中的温度，可以使用xarray和numpy库。以下是一个简单的示例代码：

import xarray as xr
import numpy as np

# 读取nc文件
ds = xr.open_dataset('argo_data.nc')

# 获取经度和纬度变量
lon = ds['LONGITUDE']
lat = ds['LATITUDE']

# 获取温度变量
temp = ds['TEMP']

# 定义经纬度范围
lon_range = [lon_min, lon_max]
lat_range = [lat_min, lat_max]

# 使用np.where()函数截取温度
temp_subset = np.where((lon >= lon_range[0]) & (lon <= lon_range[1]) & (lat >= lat_range[0]) & (lat <= lat_range[1]), temp, np.nan)

在上面的代码中，`argo_data.nc`是Argo的nc数据文件的文件名，`LONGITUDE`和`LATITUDE`是经度和纬度变量的名称，`TEMP`是温度变量的名称。`lon_min`、`lon_max`、`lat_min`和`lat_max`是待截取的经纬度范围。

首先，使用xarray库读取nc文件，然后获取经度、纬度和温度变量。接下来，使用`np.where()`函数截取温度。在`np.where()`函数中，第一个参数是一个条件，满足条件的元素将被保留，不满足条件的元素将被替换为第三个参数（即`np.nan`）。因此，在`np.where()`函数中，我们使用条件`(lon >= lon_range[0]) & (lon <= lon_range[1]) & (lat >= lat_range[0]) & (lat <= lat_range[1])`来判断经纬度是否在指定的范围内。如果经纬度在指定范围内，则保留相应的温度值，否则将其替换为`np.nan`。

最后，你可以将截取后的温度数组保存到新的文件中：

# 将截取后的温度保存到新文件中
np.save('temp_subset.npy', temp_subset)

请注意，这里的示例代码仅仅是个参考，实际应用中需要根据自己的需求进行调整。

用np.where()根据经纬度截取nc文件中的数据

可以使用`numpy`中的`where()`方法根据经纬度截取`netCDF`文件中的数据。以下是一个示例代码：

import netCDF4 as nc
import numpy as np

input_data = r'F:\科研\温盐反演\ARGO数据\2020\20200102_prof.nc'
data = nc.Dataset(input_data)

# 获取经度和纬度数据
lon_data = data.variables['LONGITUDE'][:]
lat_data = data.variables['LATITUDE'][:]

# 假设要截取的经纬度范围为[30, 40]°N，[145, 155]°E
lat_range = (30 <= lat_data) & (lat_data <= 40)
lon_range = (145 <= lon_data) & (lon_data <= 155)

# 使用where()方法根据经纬度截取数据
temp = data.variables['TEMP']
temp_subset = np.where(lon_range, np.where(lat_range, temp[:], np.nan), np.nan)

# 打印截取后的数据
print(temp_subset)

在这里，我们首先使用`netCDF4`库打开`netCDF`文件，然后获取经度和纬度数据。接着，我们使用`numpy`中的`where()`方法根据经纬度范围分别创建布尔型数组`lat_range`和`lon_range`。最后，我们使用两个嵌套的`where()`方法根据经纬度范围选择`temp`数据，将不在范围内的值设为`nan`。