Python SciPy io.netcdf_file用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 scipy.io.netcdf_file 的用法。

用法:

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

NetCDF 數據的文件對象。

A netcdf_file對象有兩個標準屬性：方麵和變量.兩者的值都是字典，分別將維度名稱映射到它們的關聯長度，將變量名稱映射到變量。應用程序不應該修改這些字典。

所有其他屬性對應於 NetCDF 文件中定義的全局屬性。全局文件屬性是通過分配給 netcdf_file 對象的屬性來創建的。

參數 ：：

filename： 字符串或file-like

字符串 -> 文件名

mode： {‘r’, ‘w’, ‘a’}，可選

read-write-append模式，默認為‘r’

mmap： 無或布爾，可選

讀取時是否映射文件名。當 filename 是文件名時默認為 True，當 filename 是 file-like 對象時默認為 False。注意，在使用 mmap 時，返回的數據數組直接引用磁盤上的 mmap 數據，隻要引用存在，文件就不能關閉。

version： {1, 2}，可選

讀取/寫入的 netcdf 版本，其中 1 表示經典格式和 2 意味著64 位偏移格式.默認值為 1。請參閱這裏了解更多信息。

maskandscale： 布爾型，可選

是否根據屬性自動縮放和/或屏蔽數據。默認為假。

注意：

該模塊相對於其他模塊的主要優勢在於它不需要將代碼鏈接到NetCDF 庫。該模塊派生自 pupynere 。

NetCDF 文件是一種自說明的二進製數據格式。該文件包含說明文件中的維度和變量的元數據。有關NetCDF 文件的更多詳細信息，請參閱這裏。 NetCDF 數據結構包含三個主要部分：

1. Dimensions

2. Variables

3. Attributes

維度部分記錄了變量使用的每個維度的名稱和長度。然後，變量將指示它使用的維度和任何屬性，例如數據單位，以及包含變量的數據值。最好包含一個與維度同名的變量以提供該軸的值。最後，屬性部分將包含附加信息，例如文件創建者的名稱或用於收集數據的工具。

將數據寫入NetCDF 文件時，通常需要指明“記錄維度”。記錄維度是變量的無界維度。例如，溫度變量可能具有緯度、經度和時間的維度。如果想隨著時間的推移將更多溫度數據添加到NetCDF 文件中，那麽溫度變量應該將時間維度標記為記錄維度。

此外，NetCDF 文件頭包含數據在文件中的位置，因此可以高效地進行訪問，而無需將不必要的數據加載到內存中。它使用 mmap 模塊來創建映射到磁盤上數據的 Numpy 數組，目的相同。

請注意，當使用 netcdf_file 打開 mmap=True(默認為隻讀)的文件時，其返回的數組直接引用磁盤上的數據。如果此類數組處於活動狀態，則不應關閉該文件，並且在詢問時也無法徹底關閉該文件。如果要在文件關閉後對其進行處理，您可能需要複製從映射的 Netcdf 文件獲取的數據數組，請參閱下麵的示例。

例子：

要創建 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。公開時間變量的切片允許在對象中設置數據，而不是讓arange(10) 覆蓋time 變量。

要讀取我們剛剛創建的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 文件以隻讀方式打開時，返回直接引用磁盤上 memory-mapped 數據的數組：

>>> data = time[:]

如果要在文件關閉後處理數據，則需要將其複製到主存：

>>> 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'