小编Mat*_*ira的帖子

我正在尝试从文件中读取一些数据,并且结束文件记录检测对于停止读取非常重要.但是,根据用于读取数据的数组的数组维度,我无法正确检测到endfile记录,并且我的Fortran程序停止.

该计划如下:

!integer, dimension(3) :: x                      ! line 1.1
!integer, dimension(3,10) :: x                   ! line 1.2
integer, dimension(10,3) ::                      ! line 1.3
integer :: status,i=1
character(len=100) :: error

open( 30, file='data.dat', status='old' )
do
  print *,i
  !read( 30, *, iostat=status, iomsg=error ) x          ! line 2.1
  !read( 30, *, iostat=status, iomsg=error ) x(:,i)     ! line 2.2
  read( 30, *, iostat=status, iomsg=error ) x(i,:)      ! line 2.3

  if ( status < 0 ) then        print *,'EOF'
    print *,'total of ',i-1,' lines …

I'm trying to open multiple netCDF files with xarray in Python. The files have data with same shape and I want to join them, creating a new dimension.

I tried to use concat_dim argument for xarray.open_mfdataset(), but it doesn't work as expected. An example is given below, which open two files with temperature data for 124 times, 241 latitudes and 480 longitudes:

DS = xr.open_mfdataset( 'eraINTERIM_t2m_*.nc', concat_dim='cases' )
da_t2m = DS.t2m

print( da_t2m )

有了这段代码，我希望结果数据数组的形状像（情况：2，时间：124，纬度：241，经度：480）。但是，其形状为（案例：2，时间：248，纬度：241，经度：480）。它创建了一个新维度，但也将最左边的维度相加：两个数据集的“时间”维度。我想知道这是来自“ xarray.open_mfdateset”的错误还是预期的行为，因为两个数据集的“时间”维度都是无限的。

有没有一种方法可以直接使用xarray从这些文件中联接数据并获得上述预期收益？

谢谢。

马泰斯

我正在从 NCEP/NCAR Reanalysis 1 的 netCDF 文件中读取风分量（u 和 v）数据来进行一些计算。我正在使用 xarray 来读取文件。

在其中一项计算中，我想屏蔽掉低于某个阈值的所有数据，使它们等于 Missing_value 属性。我不想使用 NaN。

但是，当使用 xarray 读取数据时，missing_value 属性（存在于 netCDF 文件中的变量中）不会复制到包含数据的 xarray.DataArray。

我找不到使用 xarray 从 netCDF 文件变量复制此属性的方法。

这是我正在尝试做的事情的一个例子：

import xarray as xr
import numpy as np

DS1 = xr.open_dataset( "u_250_850_2009012600-2900.nc" )
DS2 = xr.open_dataset( "v_250_850_2009012600-2900.nc" )

u850 = DS1.uwnd.sel( time='2009-01-28 00:00', level=850, lat=slice(10,-60), lon=slice(260,340) )
v850 = DS2.vwnd.sel( time='2009-01-28 00:00', level=850, lat=slice(10,-60), lon=slice(260,340) )

vvel850 = np.sqrt( u850*u850 + v850*v850 )

jet850 = vvel850.where( vvel850 >= 12 )
#jet850 = …