nc=netcdf(nc_u); 未定义函数或变量 'nc_u'。

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。

相关问题

ncfile = Dataset(outfile,'w',format='NETCDF3_CLASSIC') 是什么意思？

这段代码是在使用Python的`netCDF4`库操作NetCDF文件。这里的意思是：

ncfile = Dataset(outfile, 'w', format='NETCDF3_CLASSIC')

- `Dataset`: `netCDF4.Dataset` 类的一个实例，它是用于创建、读取和修改NetCDF文件的核心工具。
- `outfile`: 字符串，表示你要创建或打开的NetCDF文件的路径名。`'w'` 表示以写入模式打开（如果文件不存在则新建，如果存在则覆盖）。
- `'w'`: 这里的 'w' 是open()函数中的模式，表示write（写入），这意味着这个操作会覆盖原有的文件内容。
- `format='NETCDF3_CLASSIC'`: 这个选项指定了NetCDF文件的版本和格式。`NETCDF3_CLASSIC` 是一种较早的格式，适合于不需要压缩和二进制格式的简单场景。其他的格式还有 `NETCDF4`, `NETCDF4_CLASSIC` 等，它们提供不同的性能和功能。

总的来说，这行代码的作用是在指定的路径创建一个新的NetCDF文件，并选择经典格式进行写入操作，准备好后续的数据存储和管理。

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：

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。