使用numpy和netcdf进行空间分析的有用工具
trefoil的Python项目详细描述
三叶草（以前叫三叶草）
因为今天可能是你的幸运日。
**（注意：由于pypi上的名称冲突，此名称已于2018年4月20日从clover重命名）
使用netcdf文件和numpy阵列的地理空间操作。
为什么？
我们需要一个库来整合一系列实用程序脚本和 netcdf和numpy阵列上的地理空间操作。我们发现我们在创造 许多专门为其他涉及大量处理的项目构建的脚本 NetCDF气候和模型输出。如果可能的话，我们已经撤离了 一般的图案，放在这里。当我们寻找现有的工作时，我们 没有找到完全符合我们需要的东西，没有一个干净的api和强大的 关于数据模型或符合cf约定的断言 （我们渴望约定，但并非所有数据都符合约定）。
具体来说，我们希望提供：
- 用于将numpy数组呈现为图像的简单而快速的api
- 提供实用函数的简单api，使使用netcdf数据 更容易
- 简单的命令行界面，使常见操作变得简单和可移植
- 分析操作，以简化与光栅数据一起使用的几何图形
- 分析操作，以总结空间和 时空数据集（任何超过3维的东西都会让我们头疼！）
我们试图避免在其他地方重新实现任何处理良好的内容。在哪里？ 可能的话，我们将功能贡献给其他库（例如rasterio） 我们认为功能是通用的，不需要依赖于 住在三叶草里。
在哪里使用？
这是ncdjango的核心依赖项，我们的 基于django的netcdf地图服务器。
我们在保护区内的许多内部项目中使用这个 生物研究所。
安装
pipenv用于管理此项目中的依赖项。
pipenv install trefoil
不再直接维护/支持：
在windows上，安装需要从Python Windows Packages编译的文件。
然后使用pip
命令行界面
这项技术目前正在大力发展中。
有关详细信息，请参见CLI docs。
进行中的工作
由于我们有时间和需要，这方面仍在积极发展之中。所有的api都是 在我们达到版本1.0之前可能会发生更改。
具体来说，我们需要研究：
- 标准化API模式
- 文档
- 测试覆盖率和正确性
- 路线图
贡献者：
灵感来自Tim Sheehan 以及Ken Ferschweiler。
另请参见：
- rasterio：地理空间I/O和光栅操作，正确完成。
- OCGIS：在cf兼容的气候数据集上进行地理处理。
- scikit-image：python图像处理
- python-rasterstats：使用几何图形的光栅的摘要统计信息
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