小编给大家分享一下python如何读取与处理netcdf数据方式，希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获，下面让我们一起去探讨吧！

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Python是一种跨平台的、具有解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，其最初的设计是用于编写自动化脚本，随着版本的不断更新和新功能的添加，常用于用于开发独立的项目和大型项目。

netcdf是气候数据中的主流格式，当涉及到大范围的全球数万个格网点数据时，使用python脚本可以较快地读取与处理。

import netCDF4
from netCDF4 import Dataset
import numpy as np
import sys
import os

#计算日期数
import datetime 
d1=datetime.date(1900,1,1) 
d3 = d1 + datetime.timedelta(days =100) 
print (d3)

#查看nc数据基本信息
nc_obj=Dataset('precip.nc')
print(nc_obj)

#查看nc数据各个变量的信息
print(nc_obj.variables.keys())
for i in nc_obj.variables.keys():
  print('___________________________________________')
  print(i)
  print(nc_obj.variables[i])

precip=(nc_obj.variables['precip'][:])
lat=(nc_obj.variables['lat'][:])
lon=(nc_obj.variables['lon'][:])

举例子

#39.76,116.25所在经纬度网格大致位于北京市大兴区，查询2012年年总降水量为523.8mm，大致吻合常规结果（百度百科大兴区年平均降水量约为556mm）。
l1=[]
for i in range(23377,23742):　　　　　#2012年时间区间
  l1.append(data[i][0][100][592]) #100,592为经纬度标记 
print(np.sum(l1))

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