如何在 Python 中过滤具有特定条件的 netCDF 变量？答案

【问题标题】：How can I filter netCDF variables with specific conditions in Python?如何在 Python 中过滤具有特定条件的 netCDF 变量？
【发布时间】：2020-08-23 12:42:24
【问题描述】：

我正在读取 netCDF 文件，并希望根据过滤条件 (vwc

我的错误包括 AttributeError: NetCDF: Attribute not found 和 AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'where' 因为我尝试使用 where 函数但我可能使用了不正确的语法。

# read in netCDF file
f = nc4.Dataset(fn[0], 'r')

# read in group from file
sm_am = f.groups['Retrieval_Data_AM']

# extract variables
vwc = np.asarray(sm_am.variables['water_content'][:,:])
any_variable = np.asarray(sm_am.variables['generic_variables'][:,:])

那我只想在vwc

【问题讨论】：

这里不需要np.asarray()，var=sm_am.variables['some_var'][:] 就足够了。您能否包含给出错误的完整代码，包括错误的回溯？见stackoverflow.com/help/how-to-ask & stackoverflow.com/help/minimal-reproducible-example
如果我不添加np.asarray()，我会得到masked array。什么是掩码数组，它与未掩码数组有何不同/优势？我之前遇到过屏蔽数组的问题，因此将np.asarray() 添加到所有未来的代码中。
numpy.org/doc/stable/reference/maskedarray.html

标签： python filter boolean conditional-statements netcdf

【解决方案1】：

这适用于过滤掉我的数据。

x = vwc > 5.0 # Boolean condition
new_var = old_var.copy() # copying old data as new variable
new_var[x] = np.nan # replace elements that meet the condition with NaN

【讨论】：

很高兴听到您找到了解决方案。一个小评论：new_var = old_var 实际上并没有复制数据；如果您更改new_var，old_var 也将被更改（参见pastebin.com/MCAzTJK4 的小示例）。如果您想要硬拷贝，请使用new_var = old_var.copy()。
我注意到old_var 也发生了变化。谢谢！！我现在会在答案中修复它。