(编辑：jimmy 日期: 2024/9/24 浏览：2)
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))
以上这篇python读取与处理netcdf数据方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。