Python SciPy io.netcdf_file用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 scipy.io.netcdf_file 的用法。

用法:

class  scipy.io.netcdf_file(filename, mode='r', mmap=None, version=1, maskandscale=False)#

NetCDF 数据的文件对象。

A netcdf_file对象有两个标准属性：方面和变量.两者的值都是字典，分别将维度名称映射到它们的关联长度，将变量名称映射到变量。应用程序不应该修改这些字典。

所有其他属性对应于 NetCDF 文件中定义的全局属性。全局文件属性是通过分配给 netcdf_file 对象的属性来创建的。

参数 ：：

filename： 字符串或file-like

字符串 -> 文件名

mode： {‘r’, ‘w’, ‘a’}，可选

read-write-append模式，默认为‘r’

mmap： 无或布尔，可选

读取时是否映射文件名。当 filename 是文件名时默认为 True，当 filename 是 file-like 对象时默认为 False。注意，在使用 mmap 时，返回的数据数组直接引用磁盘上的 mmap 数据，只要引用存在，文件就不能关闭。

version： {1, 2}，可选

读取/写入的 netcdf 版本，其中 1 表示经典格式和 2 意味着64 位偏移格式.默认值为 1。请参阅这里了解更多信息。

maskandscale： 布尔型，可选

是否根据属性自动缩放和/或屏蔽数据。默认为假。

注意：

该模块相对于其他模块的主要优势在于它不需要将代码链接到NetCDF 库。该模块派生自 pupynere 。

NetCDF 文件是一种自说明的二进制数据格式。该文件包含说明文件中的维度和变量的元数据。有关NetCDF 文件的更多详细信息，请参阅这里。 NetCDF 数据结构包含三个主要部分：

1. Dimensions

2. Variables

3. Attributes

维度部分记录了变量使用的每个维度的名称和长度。然后，变量将指示它使用的维度和任何属性，例如数据单位，以及包含变量的数据值。最好包含一个与维度同名的变量以提供该轴的值。最后，属性部分将包含附加信息，例如文件创建者的名称或用于收集数据的工具。

将数据写入NetCDF 文件时，通常需要指明“记录维度”。记录维度是变量的无界维度。例如，温度变量可能具有纬度、经度和时间的维度。如果想随着时间的推移将更多温度数据添加到NetCDF 文件中，那么温度变量应该将时间维度标记为记录维度。

此外，NetCDF 文件头包含数据在文件中的位置，因此可以高效地进行访问，而无需将不必要的数据加载到内存中。它使用 mmap 模块来创建映射到磁盘上数据的 Numpy 数组，目的相同。

请注意，当使用 netcdf_file 打开 mmap=True(默认为只读)的文件时，其返回的数组直接引用磁盘上的数据。如果此类数组处于活动状态，则不应关闭该文件，并且在询问时也无法彻底关闭该文件。如果要在文件关闭后对其进行处理，您可能需要复制从映射的 Netcdf 文件获取的数据数组，请参阅下面的示例。

例子：

要创建 NetCDF 文件：

>>> from scipy.io import netcdf_file
>>> import numpy as np
>>> f = netcdf_file('simple.nc', 'w')
>>> f.history = 'Created for a test'
>>> f.createDimension('time', 10)
>>> time = f.createVariable('time', 'i', ('time',))
>>> time[:] = np.arange(10)
>>> time.units = 'days since 2008-01-01'
>>> f.close()

注意 arange(10) 到 time[:] 的分配。公开时间变量的切片允许在对象中设置数据，而不是让arange(10) 覆盖time 变量。

要读取我们刚刚创建的NetCDF 文件：

>>> from scipy.io import netcdf_file
>>> f = netcdf_file('simple.nc', 'r')
>>> print(f.history)
b'Created for a test'
>>> time = f.variables['time']
>>> print(time.units)
b'days since 2008-01-01'
>>> print(time.shape)
(10,)
>>> print(time[-1])
9

NetCDF 文件以只读方式打开时，返回直接引用磁盘上 memory-mapped 数据的数组：

>>> data = time[:]

如果要在文件关闭后处理数据，则需要将其复制到主存：

>>> data = time[:].copy()
>>> del time
>>> f.close()
>>> data.mean()
4.5

NetCDF 文件也可以用作上下文管理器：

>>> from scipy.io import netcdf_file
>>> with netcdf_file('simple.nc', 'r') as f:
...     print(f.history)
b'Created for a test'