netcdf

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dimensions: i1 = 3 ; x = 11 ; s1 = 1 ; mid1 = 8 ; mid2 = 8 ; variables: double Height(i1,x) ; double Temp(s1, x) ; short Soil(s1, x) ; double Liq(mid1, x)

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netCDF4.Dataset簡單轉換爲xarray數據集

我知道如何手動將netCDF4.Dataset轉換爲xarray DataArray。不過，我想知道是否有簡單而優雅的方式，例如使用xarray後端，以下「netCDF4.Dataset」對象的簡單轉換爲xarray於DataArray對象： <type 'netCDF4.Dataset'> root group (NETCDF4 data model, file format HDF5):

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在NCO中使用帶有大數據集的NCKS並更改文件名

我想從FTP服務器上承載的大型NetCDF文件中提取一個變量。一個很好的選擇是使用wget逐個下載文件，使用ncks獲取我想要的新變量.nc中的變量並刪除原始文件。但是，原始.nc文件很大，需要一段時間才能下載它們。我想使用NCO的能力來使用FTP服務器上的文件作爲輸入文件，但我無法找到合適的*在wget cyg05*.nc中的翻譯。這裏是我很感興趣的一個文件夾：ftp://podaac.jp

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python-xarray：open_dataarray HPC上的分割錯誤

我在努力理解爲什麼在我使用的HPC中使用open_dataarray的NetCDF文件中的讀取產生Segmentation fault (core dumped)。但是，當我在我的Mac上使用open_dataarray在文件中讀取時，它工作正常。從進一步調查這是我創建似乎有問題的NPac文件（小節）。下面是我把生成文件的步驟： WaveWatchIII輸出文件提取七月：$ncks -d ti

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如何反轉一維中存儲在NetCDF中的多維數組？

我有一個包含的netCDF以下形狀的多維數組： [1：424，1：412，1：3,1：130] ..和我想沿第二維反相併得到： [1：424，412：1，1：3,1：130] 我嘗試： test_object <- nc_open("~/work/macro/COOR_2_INDICES/test.nc") hwmid <- ncvar_get(test_object) hwmid<-hwm

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如何在維度無限的情況下使用NCO連接？

我有很多的文件具有以下標題： dimensions: grp = 100 ; time = UNLIMITED ; // (2184 currently) length = 3 ; scal = 1 ; bands = 2 ; midS1AndTime = 52569 ; midS2AndTime = 52569 ;

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如何使用ls和xargs對連續文件進行操作？

我有一個完整的文件所在的文件夾： ls *101* | grep -v "discard" 給了我這樣的： test101v1.nc test101v2.nc test101v3.nc 現在，我需要連接這些文件，這通常我可以做到用這樣的： ncrcat test101v1.nc test101v2.nc test101v3.nc out.nc 我該如何在shell腳本中使用xargs？

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如何獲得特定維度的netCDF變量列表？

{ dimensions: grp = 50 ; time = UNLIMITED ; // (0 currently) depth = 3 ; scalar = 1 ; spectral_bands = 2 ; x1AndTime = 13041 ; x2AndTime = 13041 ; midTotoAndTi

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我們可以做簡單的NetCDF文件二進制轉儲嗎？

我想通過ncdump來檢查一個netCDF輸出文件，並且通過linux的「od」工具。我有一個關於我所看到的問題。例如，從ncdump，我得到一個線（出很多行）數據 -10.55448, -10.52312, -10.4916, -10.46023, -10.42887, -10.39742, -10.36587, 現在，我嘗試檢查與「OD」效用相同的文件，在這裏我希望找到的相同點上面的數字，

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如何處理NULLS：C＃，Microsoft SDS 1.3和NetCDF文件

我在寫一個使用Microsoft Scientific Data Set讀取NetCDF文件的C＃程序。 using System; using System.IO; using sds = Microsoft.Research.Science.Data; using Microsoft.Research.Science.Data.Imperative; namespace NetCD