使用Python讀取nc數據

在地學領域，nc 格式的文件可謂隨處可見，這種文件可以存儲多維數字矩陣，同時又封裝了自描述信息（例如經緯度、高度層、時間戳、單位等），因此使用起來十分方便，不用擔心數據和描述信息分離而導致數據不可用。Python、 NCL 、 Matlab 等都可以對其進行讀寫操作。以下嘗試使用 Python 對 nc 文件進行讀取操作。

安裝netCDF4模塊包

要用 Python 讀取 nc 文件最常用的是netCDF4模塊，需要先安裝該模塊才能使用。

安裝該模塊最方便的方法是使用 conda ，在命令行中輸入conda install netCDF4進行安裝即可。

ImportError: DLL load failed while importing _netCDF4: 找不到指定的程序

如果安裝 netCDF4 完成后，在 python 中使用import netCDF4提示ImportError: DLL load failed while importing _netCDF4: 找不到指定的程序。，則大概率 netCDF4 已經安裝，但是該模塊的一些依賴庫安裝不正確。在命令行中使用conda search netCDF4 --info查看 netCDF4 的依賴。如下圖所示， netCDF4 依賴於 hdf5 模塊，使用 conda install hdf5 安裝該模塊后即可。

nc 數據讀取

以下使用中國的顆粒物濃度數據作為樣例數據。

查看數據存儲內容

import netCDF4 as nc
file = 'data_dir/sample.nc'
dataset = nc.Dataset(file)
print(dataset.variables.keys())

1. dataset = nc.Dataset(file) ： 使用 netCDF4 的 Dataset 方法讀取文件，並把netCDF4文件對象賦值給變量 dataset 。
2. dataset.variables.keys() ： 查看數據集中所有的屬性，此處可以看到數據包括經度、緯度和顆粒物濃度三個屬性

查看具體屬性值

import netCDF4 as nc
file = 'data_dir/sample.nc'
dataset =nc.Dataset(file)
BC=dataset.variables['BC']
print(BC)
print(dataset.variables['LON'][:])
print(BC[1000][1000])

1. dataset.variables[name] ： 獲取數據集中對應的變量。
2. print(dataset.variables[name]) ： 查看變量相關的屬性信息
   1. 通常情況下nc文件中每個變量都會封裝其屬性，一般會包括全名（long_name)，單位（units）等等。
   2. 除了全名、單位等常規信息，變量屬性中還有幾個需要注意的信息：
      1. 變量的類型和維度信息 ： 輸出字符串的第二行顯示了變量的類型和維度信息，如 float32 BC(LAT, LON) 表示變量 BC 數據類型為 float32 ，數據是一個二維數組，維度順序依次是 緯度 LAT 、經度 LON 。
      2. missing_value ： 缺省值，一般都是一個非常大的數字或者非常小的數字，這個數字在正常數據中是不可能出現的。在對數據的處理過程中要考慮和重視缺省值，否則你最后可能會處理處虛假的結果
      3. add_offset、scale_factor ： 這兩個參數為解包參數，用於在存儲時對數據進行打包，在實際使用的時候再通過解包算法將其還原為真實值。解包算法為 真實值 = 打包值 * scale_factor + add_offset 。如果你遇到一個nc文件，讀出來的數據很奇怪（很整齊的整數、不合理的數據范圍），或者解包參數不為默認值，則需要進行解包處理。
3. dataset.variables[name][index] ： 獲取所需屬性property對應索引位置index的屬性值，如 dataset.variables['LON'][:] 獲取所有的經度數據， dataset.variables['BC'][1000][500] 獲取 BC 變量中第1000行第500列對應的數據

本文參考：

1. Python讀取nc文件的入門級操作
2. python netcdf4讀取nc格式的氣象數據