nc=netcdf(nc_u); 未定义函数或变量 'nc_u'。

时间: 2023-06-11 07:05:33 浏览: 60
您的问题是在使用netcdf函数时遇到了未定义变量或函数'nc_u'的错误。这可能是由于您未定义变量'nc_u',或者未正确包含netcdf库文件。请确保正确定义所有变量并正确链接所需的库文件。如果问题仍然存在,请提供更多详细信息,以便我能够更好地帮助您解决此问题。
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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。

报错 nc_file = netCDF4.Dataset('gps91.cdf') NameError: name 'netCDF4' is not defined

这个错误说明你的Python环境中没有安装netCDF4库。你可以使用以下命令来安装netCDF4库: ``` pip install netCDF4 ``` 如果你使用的是Anaconda环境,也可以使用以下命令: ``` conda install -c anaconda netcdf4 ``` 安装完成后,再次运行你的代码就应该可以正常打开.cdf文件了。记得在代码开头导入netCDF4库: ```python import netCDF4 nc_file = netCDF4.Dataset('gps91.cdf') # rest of your code ```

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优化这个代码import xarray as xr import netCDF4 as nc import pandas as pd import numpy as np import datetime import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.mpl.ticker as cticker import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature ds = xr.open_dataset('C:/Users/cindy/Desktop/SP.nc', engine='netcdf4') # 读取原始数据 ds_temp = xr.open_dataset('C:/Users/cindy/Desktop/SP.nc') # 区域提取* south_asia = ds_temp.sel(latitude=slice(38, 28), longitude=slice(75, 103)) indian_ocean = ds_temp.sel(latitude=slice(5, -15), longitude=slice(60, 100)) # 高度插值 south_asia_200hpa = south_asia.t.interp(level=200) indian_ocean_200hpa = indian_ocean.t.interp(level=200) south_asia_400hpa = south_asia.t.interp(level=400) indian_ocean_400hpa = indian_ocean.t.interp(level=400) # 区域平均 TTP = south_asia_400hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))#.values TTIO = indian_ocean_400hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))# TTP_200hpa = south_asia_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude')) TTIO_200hpa = indian_ocean_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude')) tlup=(TTP-TTIO)-(TTP_200hpa-TTIO_200hpa)-(-5.367655815) # 定义画图区域和投影方式 fig = plt.figure(figsize=[10, 8]) ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) # 添加地图特征 ax.set_extent([60, 140, -15, 60], crs=ccrs.PlateCarree()) ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'), linewidths=0.5) ax.add_feature(cfeature.LAND.with_scale('50m'), facecolor='lightgray') ax.add_feature(cfeature.OCEAN.with_scale('50m'), facecolor='white') # 画距平场 im = ax.contourf(TTP_200hpa, TTP, tlup, cmap='coolwarm', levels=np.arange(-4, 4.5, 0.5), extend='both') # 添加色标 cbar = plt.colorbar(im, ax=ax, shrink=0.8) cbar.set_label('Temperature anomaly (°C)') # 添加经纬度坐标轴标签 ax.set_xticks(np.arange(60, 105, 10), crs=ccrs.PlateCarree()) ax.set_yticks(np.arange(-10, 40, 10), crs=ccrs.PlateCarree()) lon_formatter = cticker.LongitudeFormatter() lat_formatter = cticker.LatitudeFormatter() ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter) ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter) # 添加标题和保存图片 plt.title('Temperature anomaly at 400hPa over South Asia and the Indian Ocean') plt.savefig('temperature_anomaly.png', dpi=300) plt.show()

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