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python - 如何从 NETcdf 时间维度存储月份（0 对应于 jan）？

问题描述

我有一个 3d NETcdf 数据集，正在尝试使用降水变量。我想绘制 60 年来的每月平均值，但很难生成与我之前没有涉及 for 循环的平均计算一致的图。以下是我如何存储 1 月、2 月的值并取平均值：

janNES = np.empty_like(conprecip[0:720,6:-11,95:141])

for i in range(0,720,12):
     janNES[i]=(NESprecip[i,6:-11,95:141])          

mjanNES=(np.mean(janNES, axis=0))

febNES = np.empty_like(conprecip[0:720,6:-11,95:141])

for i in range(1,720,12):
     febNES[i]=(NESprecip[i,6:-11,95:141]) 

mfebNES=(np.mean(febNES, axis=0))

#values that are plotted, monthly 60 year averages
np.mean(mjanNES-mjan)
np.mean(mfebNES-mfeb)

其中 0-11 是一月到十二月，所以我类似地存储其他月份的值。我相信我存储数据的方式有问题，因为在减去控件（mjan 和 mfeb，使用此方法存储）并再次取平均值后，它会产生奇怪的结果。感谢您的阅读和帮助。

标签： pythonnetcdfnetcdf4

解决方案

数组的第一个维度的大小janNES是 720，但是当你随着时间的推移循环时：

for i in range(0,720,12):
    janNES[i]=...

您只填充每 12 个 ( 0,12,24,...) 项，但最终取整个数组的平均值。您可能希望将数组创建为：

janNES = np.empty_like(conprecip[0:720:12,6:-11,95:141])

然后用例如循环遍历它：

for ii,i in enumerate(range(0,720,12)):
    janNES[ii]=(NESprecip[i,6:-11,95:141])

ii现在从运行，0,1,2,..,59而i从运行0,12,24,..,708。

顺便说一句，您不需要for循环，Numpy 可以通过切片原始数组直接选择数据：

janNES = NESprecip[0:720:12, 6:-11, 95:141]
febNES = NESprecip[1:720:12, 6:-11, 95:141]

您甚至可以直接从中计算平均值：

mjanNES = NESprecip[0:720:12, 6:-11, 95:141].mean(axis=0)

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