使用 python 从 netCDF 中随时间读取特定坐标处的值

Question

我有一个带有网格的 netCDF 文件（每步 0.25°）。我想要的是变量的值，比如 tempMax，在某个网格点，在过去 50 年里。

我知道您像这样将数据读入 python

lon = numpy.array(file.variables['longitude'][:])
lat = numpy.array(file.variables['latitude'][:])
temp = numpy.array(file.variables['tempMax'][:])
time = numpy.array(file.variables['time'][:])

这给我留下了一个数组，我不知道如何“解开”它。如何在整个时间（存储在时间中）获取某个坐标（存储在 temp 中）的值？S 显示是在某个坐标处随时间变化的值。

任何想法我怎么能做到这一点？

谢谢！

Answer 1

我猜那tempMax是 3D (time x lat x lon)，然后应该读入

temp = ncfile.variables['tempMAx'][:,:,:]

（注意两件事：（1）如果您使用的是 Python v2，最好避免使用该词file，而是使用ncfile如上所示的内容，（2）temp将自动存储为numpy.ndarray上面的调用，您不会需要numpy.array()在读入变量期间使用该命令。）

现在，您可以使用以下命令提取特定位置的所有时间的温度

temp_crd = temp[:,lat_idx,lon_idx] 

其中lat_idx和lon_idx是对应于纬度和经度坐标索引的整数。如果您事先知道这些索引，很好，只需将它们插入，例如temp_crd = temp[:,25,30]. （您可以使用该工具ncdump查看 netCDF 文件的内容，https ://www.unidata.ucar.edu/software/netcdf/docs/netcdf/ncdump.html ）

更可能的情况是您事先知道坐标，但不知道它们的索引。假设您想要 50N 和 270E 的温度。您可以使用该numpy.where函数提取已读入的lat和lon数组的坐标索引。

lat_idx = numpy.where(lat==50)[0][0]
lon_idx = numpy.where(lon==270)[0][0]

tmp_crd = temp[:,lat_idx,lon_idx]