netCDF数组大小太大

Question

所以我试图解压一个netCDF文件，我已经把我感兴趣的变量放到了np数组中。但是，我的问题在于我要分析的数组的大小。以下是变量及其大小：

_parameters ()
globalx (1, 231)
globaly (1, 231)
globaltime (6,)
vz (6, 100, 1, 231)
uz (6, 100, 1, 231)
u (6, 1, 231)
v (6, 1, 231)
ustz (6, 100, 1, 231)

我对vz，uz和ustz感兴趣（解释它们包含什么。。。（迭代次数，nz，ny，nx）我对ny不感兴趣，它没有任何价值。你知道吗

所以现在的问题是，我是否可以将大小设为（迭代次数，nz，nx），并对每次迭代的nz和nx进行解包。你知道吗

谢谢

这是我的密码

from netCDF4 import Dataset
import numpy as np
import pandas as pd

ncfile = 'xboutput.nc'
jan = Dataset(ncfile, more = 'r')

#print (file.variables)

_parameters = jan.variables['_parameters']
globalx = jan.variables['globalx'].units
globaly = jan.variables['globaly'].units
globaltime = jan.variables['globaltime'].units
vz = jan.variables['vz'][:]
uz = jan.variables['uz'][:]
ustz = jan.variables['ustz'][:]
v = jan.variables['v'][:]
u = jan.variables['u'][:]

for i in jan.variables:
    print (i,jan.variables[i].shape)

vz_ar = np.array(jan.variables['vz'])
u_ar = np.array(jan.variables['u'])

Answer 1

这个问题就是xarray包设计用来解决的。特别是由于它的integration with dask，xarray是处理具有许多维度的大型netcdf文件的理想工具。你知道吗

尝试用xarray打开数据

import xarray as xr
ds = xr.open_dataset('xboutput.nc')

然后通过xarrayapi直接处理数据。Xarray的broadcasting rules使得对具有不同维度组合的数据进行操作变得非常容易。你知道吗