如何將NetCDF變量浮點數據讀取爲具有與原始NetCDF浮點值相同的精度和比例的Numpy數組？

我有一個NetCDF文件，其中包含一個帶有精度/刻度== 7/2的浮點值的變量，即有可能的值從-99999.99到99999.99。如何將NetCDF變量浮點數據讀取爲具有與原始NetCDF浮點值相同的精度和比例的Numpy數組？

當我從NetCDF變量中取出一部分值並在調試器中查看它們時，我發現現在我的數組中的值具有比我在原始NetCDF中看到的更高的精度/比例。例如，當我查看ToosUI/ncdump查看器中的值時，它們顯示爲'-99999.99'或'12 .45'，但是當我查看切片數組中的值時，它們看起來像'-99999.9921875'（更大的比例長度）。因此，如果我使用'-99999.99'作爲預期值來指示丟失的數據點，那麼我將無法匹配拉入切片陣列的匹配項，因爲這些值具有更大的比例長度，尺度不僅僅是填充的零。

比如我看到這一點，如果我做了ncdump上的NetCDF數據集內的一個點：

Variable: precipitation(0:0:1, 40:40:1, 150:150:1) 

float precipitation(time=1348, lat=180, lon=360); 
    :units = "mm/month"; 
    :long_name = "precipitation totals"; 

data: 

    { 
    { 
     {-99999.99} 
    } 
    }

但是，如果我得到的數據的切片從變量像這樣：

value = precipitationVariable[0:1:1, 40:41:1, 150:151:1]

然後我看到像這樣在我的調試器（的Eclipse/PyDev的）：

value == ndarray: [[[-99999.9921875]]]

所以它看起來好像NetCDF數據將我讀入Numpy數組的設置值與NetCDF文件中的原始值的相同精度/比例不同時讀取。或者NetCDF中的值實際上與我讀到的值相同，但是由於ncdump程序本身的某些格式設置，通過ncdump向我顯示的內容正在被截斷。

任何人都可以建議這裏發生了什麼？在此先感謝您的幫助。

BTW我正在開發一個Windows XP計算機上使用Python 2.7.3此代碼，並使用此規定的NetCDF4 API的Python模塊：https://code.google.com/p/netcdf4-python/

來源

2013-05-30 James Adams

有你想要，因爲numpy的做什麼的沒有簡單的方法將值存儲爲單精度，因此它們始終具有0.99後的尾數。

但是，netCDF已經提供了缺失數據的機制（請參閱best practices guide）。 netCDF文件是如何寫在第一位的？ missing_value是一個special variable attribute，應該用來指示那些缺失的值。在C和Fortran接口中，當創建文件時，所有變量值都被設置爲缺失。如果您一次編寫一個變量，則可以將missing_value屬性設置爲缺少值的索引數組。請參閱有關C和Fortran接口中填充值的更多信息。這是推薦的方法。 python netCDF4模塊可以很好地處理這些缺失的值，並且這些數組在numpy中被讀爲掩碼數組。

如果你必須與你目前擁有的文件工作，那麼我建議建立一個面具覆蓋在你的缺失值值：

import numpy as np 
value = precipitationVariable[:] 
mask = (value < -99999.98) & (value > -100000.00) 
value = np.ma.MaskedArray(value, mask=mask)

來源

2013-05-31 08:02:28 tiago

感謝，@tiago，你寫得很好，非常翔實響應。 –

如何將NetCDF變量浮點數據讀取爲具有與原始NetCDF浮點值相同的精度和比例的Numpy數組？

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