使用Python读取nc数据
在地学领域，nc 格式的文件可谓随处可见，这种文件可以存储多维数字矩阵，同时又封装了自描述信息（例如经纬度、高度层、时间戳、单位等），因此使用起来十分方便，不用担心数据和描述信息分离而导致数据不可用。Python、 NCL 、 Matlab 等都可以对其进行读写操作。以下尝试使用 Python 对 nc 文件进行读取操作。
安装netCDF4模块包
要用 Python 读取 nc 文件最常用的是netCDF4模块，需要先安装该模块才能使用。
安装该模块最方便的方法是使用 conda ，在命令行中输入conda install netCDF4进行安装即可。
ImportError: DLL load failed while importing _netCDF4: 找不到指定的程序
如果安装 netCDF4 完成后，在 python 中使用import netCDF4提示ImportError: DLL load failed while importing _netCDF4: 找不到指定的程序。，则大概率 netCDF4 已经安装，但是该模块的一些依赖库安装不正确。在命令行中使用conda search netCDF4 --info查看 netCDF4 的依赖。如下图所示， netCDF4 依赖于 hdf5 模块，使用 conda install hdf5 安装该模块后即可。
nc 数据读取
以下使用中国的颗粒物浓度数据作为样例数据。
查看数据存储内容
import netCDF4 as nc
file = 'data_dir/sample.nc'
dataset = nc.Dataset(file)
print(dataset.variables.keys())
dataset = nc.Dataset(file)： 使用 netCDF4 的 Dataset 方法读取文件，并把netCDF4文件对象赋值给变量 dataset 。dataset.variables.keys()： 查看数据集中所有的属性，此处可以看到数据包括经度、纬度和颗粒物浓度三个属性
查看具体属性值
import netCDF4 as nc
file = 'data_dir/sample.nc'
dataset =nc.Dataset(file)
BC=dataset.variables['BC']
print(BC)
print(dataset.variables['LON'][:])
print(BC[1000][1000])
dataset.variables[name]： 获取数据集中对应的变量。print(dataset.variables[name])： 查看变量相关的属性信息- 通常情况下nc文件中每个变量都会封装其属性，一般会包括全名（long_name)，单位（units）等等。
- 除了全名、单位等常规信息，变量属性中还有几个需要注意的信息：
- 变量的类型和维度信息 ： 输出字符串的第二行显示了变量的类型和维度信息，如
float32 BC(LAT, LON)表示变量 BC 数据类型为 float32 ，数据是一个二维数组，维度顺序依次是 纬度 LAT 、经度 LON 。 - missing_value ： 缺省值，一般都是一个非常大的数字或者非常小的数字，这个数字在正常数据中是不可能出现的。在对数据的处理过程中要考虑和重视缺省值，否则你最后可能会处理处虚假的结果
- add_offset、scale_factor ： 这两个参数为解包参数，用于在存储时对数据进行打包，在实际使用的时候再通过解包算法将其还原为真实值。解包算法为
真实值 = 打包值 * scale_factor + add_offset。如果你遇到一个nc文件，读出来的数据很奇怪（很整齐的整数、不合理的数据范围），或者解包参数不为默认值，则需要进行解包处理。
- 变量的类型和维度信息 ： 输出字符串的第二行显示了变量的类型和维度信息，如
dataset.variables[name][index]： 获取所需属性property对应索引位置index的属性值，如dataset.variables['LON'][:]获取所有的经度数据，dataset.variables['BC'][1000][500]获取 BC 变量中第1000行第500列对应的数据
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