使用python从全球土地数据同化系统（GLDAS）netcdf4文件中提取温度？ [关闭]答案

【问题标题】：Extracting temperature from Global Land Data Assimilation System (GLDAS) netcdf4 file using python? [closed]使用python从全球土地数据同化系统（GLDAS）netcdf4文件中提取温度？ [关闭]
【发布时间】：2018-03-05 17:51:13
【问题描述】：

我使用 python 从 netcdf4 文件中提取温度数据我使用了这些代码，但它只返回空值。

from netCDF4 import Dataset

nc = Dataset("GLDAS_NOAH025_3H.A20170102.0000.021.nc4","r")
for temp in nc.variables['AvgSurfT_inst'] :
    print (temp)

输出：

[[[-- -- -- ..., -- -- --]
  [-- -- -- ..., -- -- --]
  [-- -- -- ..., -- -- --]
  ..., 
  [-- -- -- ..., -- -- --]
  [-- -- -- ..., -- -- --]
  [-- -- -- ..., -- -- --]]]

【问题讨论】：

据我所知，这篇文章没有问题。
如果你指向原始文件的位置，也许有人可以确认其中是否有任何未屏蔽的数据。

标签： python hdf5 netcdf netcdf4

【解决方案1】：

您可以通过使用np.ma.count_masked(data) 计算屏蔽值的数量来轻松检查是否所有/多少值被屏蔽（缺失）。例如，对于随机 NetCDF 文件：

import numpy as np
import netCDF4 as nc4

f = nc4.Dataset('bomex.ql.0000000.nc')

for v in f.variables:
    arr = f.variables[v][:]
    print('{0:}: values = {1:}, masked_values = {2:}'.format(v, np.size(arr), np.ma.count_masked(arr)))

这给了我类似的东西：

z: values = 32, masked_values = 0

zh: values = 33, masked_values = 0

u: values = 416, masked_values = 362

v：值 = 416，masked_values = 362

w: values = 429, masked_values = 369

【讨论】：