使用 python 读取 .nc (netcdf) 文件

Question

我正在尝试学习如何以最简单/最快的方式使用 Python 读取 .nc (netcdf) 文件。我听说它可以用 3 行代码完成，但我真的不知道如何。

我正在运行 MITgcm 数值模型。我试图找到一种简单的方法来可视化输出数据，其方式与 NCview 之类的程序相同，但使用 Python，因此我可以自定义要读取的参数和所有内容。

我找到了这个：

from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
import netCDF4
fp='uwstemp.nc'
nc = netCDF4.Dataset(fp)
plt.imshow(nc['Temp'][1,:,0,:])
plt.show()

它大致按照我想要的方式工作，但我想逐字逐句地了解它在做什么。我猜 'Temp' 是我的变量之一，但我不知道如何弄清楚我所有的变量是什么。

特别是，我不明白plt.imshow(nc['Temp'][1,:,0,:])[1,:,0,:] 我试图改变它并且没有编译; 但我不明白它在做什么以及为什么这个数字。

Answer 1

对于 netCDF4 文件（使用 python 3），请使用：

import netCDF4
file2read = netCDF4.Dataset(cwd+'\filename.nc','r')
var1 = file2read.variables['var1']  # access a variable in the file

其中 cwd 是我当前的工作目录，用于获取 .nc 文件的文件路径以便读取它：

import os
cwd = os.getcwd()

我使用的是 Windows，因此文件目录与 Mac 或 Linux 不同。

要查看所有变量键：

print(file2read.variables.keys())

这将给出如下输出：

dict_keys(['ap', 'ap_bnds', 'b', 'b_bnds', 'bnds', 'ch4', 'lat', 'lat_bnds', 'lev', 'lev_bnds', 'lon', 'lon_bnds', 'time', 'time_bnds'])

或者要查看 netcfd4 文件中的所有变量，您可以只打印“file2read”：

print(file2read)

输出将包括类似这样的内容（具体看最后）：

source_id: GFDL-ESM4
source_type: AOGCM AER CHEM BGC
sub_experiment: none
sub_experiment_id: none
title: NOAA GFDL GFDL-ESM4 model output prepared for CMIP6 update of RCP8.5 based on SSP5
variable_id: ch4
variant_info: N/A
references: see further_info_url attribute
variant_label: r1i1p1f1
dimensions(sizes): lev(49), bnds(2), time(1032), lat(180), lon(288)
variables(dimensions): float64 ap(lev), float64 ap_bnds(lev, bnds), float64 b(lev), float64 b_bnds(lev, bnds), float64 bnds(bnds), float32 ch4(time, lev, lat, lon), float64 lat(lat), float64 lat_bnds(lat, bnds), float64 lev(lev), float64 lev_bnds(lev, bnds), float64 lon(lon), float64 lon_bnds(lon, bnds), float64 time(time), float64 time_bnds(time, bnds)

您可以注意到最后一部分包括变量的维度以及变量的类型和名称。

查看此网站以获取更多信息和示例： https ://www.earthinversion.com/utilities/reading-NetCDF4-data-in-python/

Answer 2

我也使用 MITgcm。假设您有 state.nc 输出。首先，请确保导入所需的所有内容：

from scipy.io import netcdf
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

读取数据的最简单方法是：

file2read = netcdf.NetCDFFile(path+'state.nc','r')
temp = file2read.variables[var] # var can be 'Theta', 'S', 'V', 'U' etc..
data = temp[:]*1
file2read.close()

然后在时间 t 绘制图层 z 的一种快速方法是：

plt.contourf(data[t,z,:,:])

为了回答你的问题，我评论了代码：

from matplotlib import pyplot as plt # import libraries
import pandas as pd # import libraries
import netCDF4 # import libraries
fp='uwstemp.nc' # your file name with the eventual path
nc = netCDF4.Dataset(fp) # reading the nc file and creating Dataset
""" in this dataset each component will be 
in the form nt,nz,ny,nx i.e. all the variables will be flipped. """
plt.imshow(nc['Temp'][1,:,0,:]) 
""" imshow is a 2D plot function
according to what I have said before this will plot the second
iteration of the vertical slize with y = 0, one of the vertical
boundaries of your model. """
plt.show() # this shows the plot

如果您想检查数据的各个维度，以便了解可以绘制的内容，只需执行以下操作 print(nc['Temp'].shape)