目标:修改nc文件中dims中每一维的位置。
首先读取nc文件并查看内部维度分布情况。
#读取nc文件
import xarray as xr
a = xr.open_dataset(r'D:/xxx.nc')
#查看内部情况
print(a)
发现其内部维度分布如下:
Dimensions: (lon: 756, lat: 756, time: 263)
Coordinates:
* lon (lon) float32 64.25 64.35 64.45 64.55 ... 139.6 139.7 139.8
* lat (lat) float32 76.75 76.65 76.55 76.45 ... 1.55 1.45 1.35 1.25
* time (time) datetime64[ns] 1979-02-01 1979-03-01 ... 2000-12-01
Data variables:
precipitation (time, lat, lon) float32 ...
Attributes:
history: Created on xxxx-xx-xx xx:xx
Dimentions和Coordinates中的经、纬及时间维度和变量所对应的位置是不一致的看着很难受,可以用如下代码修改Dimentions和Coordinates中变量的位置,如下:
a1 = a[['time', 'lat', 'lon', 'precipitation']]
print(a1)
注意除了dims里的变量还要把变量名加进去定位置,否则变量里为空。最后发现其与变量内部排布顺序一致了。
Dimensions: (time: 263, lat: 756, lon: 756)
Coordinates:
* time (time) datetime64[ns] 1979-02-01 1979-03-01 ... 2000-12-01
* lat (lat) float32 76.75 76.65 76.55 76.45 ... 1.55 1.45 1.35 1.25
* lon (lon) float32 64.25 64.35 64.45 64.55 ... 139.6 139.7 139.8
Data variables:
precipitation (time, lat, lon) float32 ...
Attributes:
history: Created on xxxx-xx-xx xx:xx
目标:修改nc文件中变量的维度位置。
当然可根据个人需要修改成自己想要的位置。如果想让原位置不动,更改变量部分的维度位置,使用transpose即可,内部写好目标维度的位置。
a2 = a.transpose('lon','lat','time')
这样变量内部维度排布由原来的(time,lat,lon)变成了(lon,lat,time),和Dimentions和Coordinates中的位置一致了。
Dimensions: (lon: 756, lat: 756, time: 263)
Coordinates:
* lon (lon) float32 64.25 64.35 64.45 64.55 ... 139.6 139.7 139.8
* lat (lat) float32 76.75 76.65 76.55 76.45 ... 1.55 1.45 1.35 1.25
* time (time) datetime64[ns] 1979-02-01 1979-03-01 ... 2000-12-01
Data variables:
precipitation (lon, lat, time) float32 ...
Attributes:
history: Created on xxxx-xx-xx xx:xx