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 netCDF4from netCDF4 import Datasetimport numpy as npimport sysimport 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))

以上这篇python读取与处理netcdf数据方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。