阅读Netcdf文件并计算Python中的RMSE

Question

我有一个netcdf文件。我在这个文件中有两个变量：wspd_wrf_m和wspd_sodar_o。我想读取netcdf文件并计算wspd_wrf_m和wspd_sodar_o之间的RMSE值。

变量的尺寸（天，时间）是（1094，24） 我想计算文件的最后365天的RMSE。你能帮助我吗？

我知道我需要使用：

from netCDF4 import Dataset 
import numpy as np 

g = Dataset('station_test_new.nc','r',format='NETCDF3_64BIT') 
wspd_wrf = g.variables["wspd_wrf_m"][:,:] 
wspd_sodar = g.variables["wspd_sodar_o"][:,:] 

但是我怎么选择，我需要从这个计算RMSE每小时数据的最近365天？

Answer 1

选择最后365天是将数组切片到正确大小的问题。例如：

import numpy as np 
var = np.zeros((1094, 24)) 
print(var.shape, var[729:,:].shape, var[-365:,:].shape) 

它打印：

（1094，24）（365，24）（365，24）

所以既var[729:,:]和var[-365:,:]切片最近365天（包括所有小时值）从1094天大小的阵列中取出。

Numpy manual有更多信息/更多示例。

有很多关于如何计算Python中RMSE的例子（例如this之一）。请尝试一下，如果你无法使用它，请尝试更新你的问题。