Python：使用 netCDF4 替换 netcdf 文件中的值答案

【问题标题】：Python : Replacing Values in netcdf file using netCDF4Python：使用 netCDF4 替换 netcdf 文件中的值
【发布时间】：2015-10-30 04:06:39
【问题描述】：

我有一个 netcdf 文件，其中有几个值

import netCDF4

dset      = netCDF4.Dataset('test.nc')
dset[dset.variables['var'] < 0] = -1

【问题讨论】：

标签： python netcdf python-xarray nco

【解决方案1】：

如果您想将数据保留在 netCDF 变量对象中，这应该可以：

import netCDF4

dset = netCDF4.Dataset('test.nc', 'r+')

dset['var'][:][dset['var'][:] < 0] = -1

dset.close() # if you want to write the variable back to disk

如果您不想写回磁盘，请继续获取 numpy 数组并对其进行切片/分配：

data = dset['sea_ice_cover'][:]  # data is a numpy array
data[data < 0] = -1

【讨论】：

如果使用 scale_factor 和 add_offset 压缩变量，请小心。在这种情况下，只有由 fill_value 属性指定的值才会被直接写入文件。任何其他值都将被自动压缩。

【解决方案2】：

对我来说，以前的答案不起作用，我解决了：

dset = netCDF4.Dataset('test.nc','r+')
dset.variables['var'][:]
... your changes ...
dset.close()

【讨论】：

... your changes ... 可以使用一些详细说明。恕我直言，这个答案相当不完整，也不是很有用。

【解决方案3】：

解决方案 1：Python xarray

本方案使用xarray读写netcdf文件，包的函数where有条件地重置值。

import xarray as xr
ds=xr.open_dataset('test.nc')
ds['var']=xr.where((ds['var']<0),-1,ds['var'])
ds.to_netcdf('modified_test.nc') # rewrite to netcdf

解决方案 2：命令行中的 NCO

我知道 OP 想要一个 python 解决方案，但如果有人只想从命令行快速执行此任务，还有一种方法可以使用 nco：

ncap2 -s 'where(x<0.) x=-1;' input.nc -O output.nc

根据这篇文章：setting values below a threshold to the threshold in a netcdf file

【讨论】：

这是一个不错的解决方案！是否有涉及不会重写文件的 xarray 解决方案？而只是更新更改的值？

【解决方案4】：

为了使用方程式而不是仅使用常数进行条件计算，我根据@jhamman 的代码对形状为 (month,lats,lons) 的变量进行了条件迭代，如下所示：

import netCDF4 as nc
import numpy as np
import time

Tmin = -1.7
Tmax = 4.9
perc = (Tmax-Tmin)/100

lats = np.arange(0,384,1)
lons = np.arange(0,768,1)
months = [0,1]
dset = nc.Dataset('path/file.nc', 'r+')

start = time.time()
dset['var'][:][dset['var'][:] < Tmin] = 100
step1 = time.time()
print('Step1 took: ' + str(step1-start))
dset['var'][:][dset['var'][:] > Tmax] = 0
step2 = time.time()
print('Step2 took: ' + str(step2 - step1))

#start iteration of each dimension to alter individual values according to equation new_value = 100-((Old_value +1.8)/1%)
for m in months:
    newstart = time.time()
    for i in lats:
        step3 = time.time()
        print('month lats lat layer '+str(i)+' took: '+str(step3-newstart) +'s')
        for j in lons:
            if dset['var'][m,i,j] < Tmax and dset['var'][m,i,j] > Tmin:
                dset['var'][m,i,j] = 100-((dset['var'][m,i,j]+1.8)/perc)       

     end = time.time()
     print('One full month took: ' + str(end-start) +'s')  

dset.close()

然而问题是它变成了一个非常慢的代码。

Step1 took: 0.0343s
Step2 took: 0.0253s
month lats lat layer: 0.4064s
One full month took 250.8082s

这是由于迭代的逻辑。但是，我想知道你们中是否有人知道如何加快速度。这个目标真的需要迭代吗？

【讨论】：