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是那里的xarray功能选择一个纬度经度和特定时间范围从netCDF文件值的netCDF4 equaivalent:提取价值形态的netCDF
hndl_nc.sel(time=slice(start_date, end_date)).sel(lon=lon, lat=lat, method='nearest')
我不想使用CDO或NCO
是那里的xarray功能选择一个纬度经度和特定时间范围从netCDF文件值的netCDF4 equaivalent:提取价值形态的netCDF
hndl_nc.sel(time=slice(start_date, end_date)).sel(lon=lon, lat=lat, method='nearest')
我不想使用CDO或NCO
会有根据您的特定数据集的差异,但像他这样这个功能应该在特定的坐标和时间片拉出来的值:
def variable_pull(site_lat, site_lon, lat, lon, var, time_slice):
lat_idx = (np.abs(lat-site_lat)).argmin()
lon_idx = (np.abs(lon-site_lon)).argmin()
return var[time_slice, lat_idx, lon_idx]
为与netCDF4打开的数据集类似于此:
f = ncdf.Dataset("filepath","r")
lat = f.variables['lat'][:]
lon = f.variables['lon'][:]
var = f.variables['var'][:]
f.close()
site_lat = your coordinates of interest
site_lon = your coordinates of interest
values = variable_pull(site_lat, site_lon, lat, lon, var, time_slice)
为什么不在xarray中做它,因为您已经这样做?或在最后使用.values直接提取数据作为np.array? – dreab