nc数据处理,掩膜,经纬度定位格点

  1. 基本参数
import netCDF4 as nc
import numpy as np

file_name = 'test.nc' 
data = nc.Dataset(file_name) #读取nc数据
data.variables #查看变量名称,范围,类型,填充值

参数查看

data.variables.keys() #查看所有参数

在这里插入图片描述
获取具体参数,并转为numpy格式

np_pre = np.asarray(data['pr']) #获取pr参数的数据

获取中国经纬度方框范围,前365天数据

np_pre = np_pre[:365,73:145,505:633] 
  1. 经纬度定位格点数据
    定位到某一经纬度格点
def matching(long,lat):
    '''
    经纬度与格点位置匹配
    输入经纬度
    输出所在格点位置 x 维度 y 经度
    以 栅格大小0.5°*0.5°为例
    '''
    np_long = np.linspace(72.75,136.25,128)
    np_lat = np.linspace(53.25,17.75,72)
    np_long_min = min(np_long)
    np_lat_min = min(np_lat)
    
    y = int(round(long - min(np_long))/0.5)
    x = abs(int((lat - max(np_lat))/0.5-0.5))
    if x >72:
        return x,y,0,0
    return x,y

matching(72.75,52.75)

该经纬度地方对应的栅格格点为第二行,第一列
在这里插入图片描述
输出该经纬度所对应栅格点的第一天数据

np_pre[0,1,0]

在这里插入图片描述
3. 获取整体中国大陆范围数据(掩膜)
将一年数据累加

np_pre_one_year = np.sum(np_pre,axis=0)


读取掩膜数据
nc数据处理,掩膜,经纬度定位格点_第1张图片

import scipy.io as io
mask=io.loadmat('mask.mat')
print(mask)
mask = mask['mask']
mask.T.shape

对应相乘

np_pre_one_year_mask = np_pre_one_year*mask.T

nc数据处理,掩膜,经纬度定位格点_第2张图片
画图展示

plt.imshow(np_pre_one_year_mask,vmin=0,vmax=0.01,cmap='jet') 
plt.colorbar()

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