我有一个带有网格的 netCDF 文件（每步 0.25°）。 我想要的是变量的值，比如说 tempMax，在过去 50 年的某个网格点。
我知道你是这样将数据读入 python 的
lon = numpy.array(file.variables['longitude'][:])
lat = numpy.array(file.variables['latitude'][:])
temp = numpy.array(file.variables['tempMax'][:])
time = numpy.array(file.variables['time'][:])
这给我留下了一个数组，我不知道如何“解开”它。 如何在整个时间（存储在时间）中获取某个坐标（存储在 temp 中）的值？ S display 是在某个坐标处随时间变化的值。
有什么想法可以实现吗？
谢谢！
【问题讨论】：
我猜tempMax 是 3D（时间 x 纬度 x 经度），然后应该读为
temp = ncfile.variables['tempMAx'][:,:,:]
（注意两点：（1）如果您使用 Python v2，最好避免使用 file 一词，而是使用类似 ncfile 的词，如上所示，（2）temp 将被自动存储作为numpy.ndarray，只需通过上面的调用，就不需要在读入变量的过程中使用numpy.array() 命令。）
现在您可以使用
提取特定位置的所有时间温度temp_crd = temp[:,lat_idx,lon_idx]
其中lat_idx和lon_idx是整数，对应于经纬度坐标的索引。如果您事先知道这些索引，很好，只需将它们插入，例如temp_crd = temp[:,25,30]。 （可以使用工具ncdump查看一个netCDF文件的内容，https://www.unidata.ucar.edu/software/netcdf/docs/netcdf/ncdump.html）
更有可能的情况是您事先知道坐标，但不知道它们的索引。假设您想要 50N 和 270E 的温度。您可以使用numpy.where 函数来提取给定您已经读入的lat 和lon 数组的坐标索引。
lat_idx = numpy.where(lat==50)[0][0]
lon_idx = numpy.where(lon==270)[0][0]
tmp_crd = temp[:,lat_idx,lon_idx]
【讨论】：