我有几个netCDF
文件,可以下载here,由Coperinucs创建。有四个文件,每个文件大约1GB
我是这样读文件的
import xarray as xr
dset = xr.open_dataset("~/.../ERA5land1.nc")
这让我
<xarray.Dataset>
Dimensions: (latitude: 61, longitude: 101, time: 87647)
Coordinates:
* latitude (latitude) float32 31.0 30.9 30.8 30.7 ... 25.3 25.2 25.1 25.0
* longitude (longitude) float32 79.0 79.1 79.2 79.3 ... 88.7 88.8 88.9 89.0
* time (time) datetime64[ns] 1981-01-01T01:00:00 ... 1990-12-31T23:00:00
Data variables:
t2m (time, latitude, longitude) float32 dask.array<shape=(87647, 61, 101), chunksize=(10, 61, 101)>
Attributes:
Conventions: CF-1.6
history: 2020-03-10 16:47:13 GMT by grib_to_netcdf-2.16.0: /opt/ecmw...
应根据documentation直接计算平均值
mean = dset.mean()
这会导致计算机冻结并最终崩溃。试图chunk
数据也不起作用
dset = xr.open_dataset("~/.../ERA5land1.nc", chunks = {'time': 10})
mean = dset.mean()
这不会崩溃,但我明白了
<xarray.Dataset>
Dimensions: ()
Data variables:
t2m float32 dask.array<shape=(), chunksize=()>
我想知道如何计算每个网格单元的min
、max
和mean
并将其存储在具有相同规格的新netCDF
文件中
可以使用my package nctoolkit(通过pip:https://pypi.org/project/nctoolkit/,用户指南:https://nctoolkit.readthedocs.io/en/latest/installing.html提供)解决此问题
这使用CDO作为后端,因此应该能够轻松处理数据
所需的代码与您提供的代码非常相似
如果需要xarray阵列,可以执行以下操作:
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