我目前正在使用 python 處理多個 netCDF 文件。我在大倫敦上空使用 Sentinel-5P NO2 對流層柱。我想將各個文件繪制為一個時間序列，標題為每個單獨條帶的倫敦逾越節時間，但我不確定如何提取它。有沒有一種簡單的方法可以為每個文件提取衛星在特定緯度/經度上的逾越節時間？編輯：關于文件的更多信息。它們是 netCDF 文件，意味著它們包含維度、變量、屬性和坐標。它們包含有關倫敦上空 NO2 垂直柱密度的信息，空間分辨率為 3.5x7km。我已經在 PyCharm 中使用 xarray 打開了文件，并進一步附上了一張圖片以提供有關變量的更多信息。當 latitude=51.2 或 51.8 時，我基本上需要找到 delta_time 的值。以下是我到目前為止開發的內容，但是我有大約 50 個文件都超過 100,000 像素，所以這非常非常慢。有誰知道我該如何改進？ for i in file_list: # Open product - GROUP PRODUCT with xr.open_dataset(i, group='PRODUCT') as file: print(colored('\nPRODUCT Group:\n', 'blue'), file) no2 = file['nitrogendioxide_tropospheric_column'][0] for row in no2.coords['latitude']: for cell in row: if cell == 51.2 or cell == 51.8: print(cell) print(cell['scanline']) scanpoint = (cell['scanline']) scantime = no2['delta_time'].sel(scanline=scanpoint) print(scantime) return scantime else: continue
1 回答
藍山帝景
TA貢獻1843條經驗 獲得超7個贊
你應該能夠使用向量化的 NumPy 函數來做你想做的事?，F在，我不太確定比較浮點數的相等性，但這應該與你的相似。我沒有專門使用 xarray 但使用過 netCDF4，所以它說<array>我的意思是為該變量/坐標獲取一個 numpy（或等效）數組。另外，請注意，我沒有選擇一個單獨的時間值，它看起來像你有，但我只是使用latitudes 的整個 3D 數組。
import numpy as np
latitude = <3D latitudes array>
delta_time = <2D delta_time array>
# 3D boolean array with our required condition
condition = (latitude == 51.2) | (latitude == 51.8)
# Expand tuple of indices, one for each of the 3 dims, but ignore ground_pixel dim
# Each of these idx arrays is 1D
time_idx, scanline_idx, _ = condition.nonzero()
# Get 1D array of delta_times by using time and scanline indices
delta_times = delta_time[time_idx, scanline_idx]
這應該為您留下所有三個維度中所有相關單元格的坐標 ( condition.nonzero())，以及delta_times這些單元格的坐標。
no2請注意，如果您不使用實際值并且只關心latitude和，則不需要實際數組delta_time，但您始終可以使用 之類的方法獲取相關單元格的值no2[condition]。
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