python读取与处理netcdf数据

netcdf是气候数据中的主流格式,当涉及到大范围的全球数万个格网点数据时,使用python脚本可以较快地读取与处理。

import netCDF4
from netCDF4 import Dataset
import numpy as np
import sys
import os

#计算日期数
import datetime 
d1=datetime.date(1900,1,1)  
d3 = d1 + datetime.timedelta(days =100) 
print (d3)

#查看nc数据基本信息 nc_obj
=Dataset('precip.nc') print(nc_obj)
#查看nc数据各个变量的信息
print(nc_obj.variables.keys()) for i in nc_obj.variables.keys(): print('___________________________________________') print(i) print(nc_obj.variables[i]) precip=(nc_obj.variables['precip'][:]) lat=(nc_obj.variables['lat'][:]) lon=(nc_obj.variables['lon'][:])

举例子

#39.76,116.25所在经纬度网格大致位于北京市大兴区,查询2012年年总降水量为523.8mm,大致吻合常规结果(百度百科大兴区年平均降水量约为556mm)。
l1=[]
for i in range(23377,23742):     #2012年时间区间
    l1.append(data[i][0][100][592]) #100,592为经纬度标记 
print(np.sum(l1))

 

posted @ 2019-07-05 13:31  六盘水月照  阅读(8508)  评论(1编辑  收藏  举报