需要安装扩展库：netCDF4 , cfgrib（同时安装eccodes ）
读取grib需要函数加选项，且安装cfgrib（同时安装eccodes ）
进入anaconda prompt(python)
(base) C:\Users\Administrator>conda env list #查看conda环境（env-environment缩写）
(base) C:\Users\Administrator>python -V #查看版本
(base) C:\Users\Administrator>conda create -n WangYang python=3.9 #创建WangYang新环境
(base) C:\Users\Administrator>conda activate WangYang #进入自己的环境
(WangYang) C:\Users\Administrator>conda list #查看当前目录下
(WangYang) C:\Users\Administrator>conda install netcdf4 #安装netcdf4
(WangYang) C:\Users\Administrator>conda install xarray #安装xarray
(WangYang) C:\Users\Administrator>conda install -c conda-forge cfgrib #安装cfgrib同时会出现eccodes
(WangYang) C:\Users\Administrator>conda list #检查是否安装成功，出现
(WangYang) C:\Users\Administrator>python #再进入python
>>> import xarray as xr
>>> data = xr.open_dataset(r'C:\Users\Administrator\Desktop\作业\ERA5_gp_uv.grib',engine='cfgrib')
>>> data.to_netcdf(r'C:\Users\Administrator\Desktop\作业')
安装好就可以在python里调用函数了,可以不在prompt里
转换数据：eg. sst = f1.sst 转换为xarray.dataArray类型
函数：xr.open_dataset('path')数据属性：xarray.dataset需要安装扩展库：netCDF4 , cfgrib（同时安装eccodes ）读取grib需要函数加选项，且安装cfgrib（同时安装eccodes ）进入anaconda prompt(python)(base) C:\Users\Administrator>conda env list #查看conda环境（env-environment缩写）(base) C:\Users\A.
使用h5py
读取
和写入
hdf
和
nc
文件
文章目录使用h5py
读取
和写入
hdf
和
nc
文件
1 netCDF4创建
文件
不方便2 h5py介绍2.1 前言2.2
读取
文件
2.2.1 可视化软件打开2.2.2 解析
文件
2.3 创建
文件
2.3.1 创建变量、群组2.3.2 创建结果查看
1 netCDF4创建
文件
不方便
上次比较系统的介绍了怎么使用netCDF4
读取
和写入.
nc
文件
。
链接：使用pytho...
用于 MATLAB MAT
文件
、
HDF
5
文件
和自定义
二进制
文件
的部分输入/输出的实用程序。
适当使用此处提供的自定义类通常可以将 MATLAB 代码执行速度提高 2 到 20 倍。
使用以下命令支持I / o [1]
文件
的虚拟内存映射（推荐：版本 6 MAT、
HDF
5 和
二进制
文件
）。 [2]使用fread的低级I / O（版本6 MAT-
文件
/
HDF
5 / binary）。 [3]通过带有R2011b +的7.3版MAT
文件
通过matlab.io.MatFile类。
库中包含以前用于编写第 6 版 MAT
文件
的 MAT
文件
实用程序。 还包括用于在
文件
类型之间
转
换的各种功能。
完整代码可在http://sigtool.sourceforge.net/下载
HDF
Explorer is a data visualization program that reads the
HDF
,
HDF
5 and netCDF data file formats.
HDF
Explorer runs in the Microsoft Windows operating systems.
HDF
(Hierarchical Data Format) is a library and platform independent data format for the storage and exchange of scientific data.
HDF
is developed and supported by the
HDF
group。
HDF
explorer是一个数据查看工具，可以
读取
HDF
，
HDF
5，
nc
文件
。
cdo是一款气象领域基于Linux处理数据十分强大的工具，是climate data operator的缩写。它提供了600多个常见的操作，能够对数据进行快速的操作和分析，能够很快速的处理
nc
、grid等常见的数据。常见的功能包括：
1、数据的提取合并(提取特定时间、空间、经纬度等等)
2、数据的简单运算(加减乘除、方差、均方差、和、最值、滑动均值、滑动方差、滑动最值、区域平均、区域方差、区域最值等等)
3、数据的统计运算(相关、线性回归、EOF、滤波、水平插值、垂直插值等等)
4、数据的
转
换(binary
你可以使用
Python
中的netCDF4库来将
HDF
文件
转
换为
NC
文件
。具体步骤如下：
1. 安装netCDF4库：在命令行中输入"pip install netCDF4"来安装。
2. 导入netCDF4库：在
Python
脚本中导入netCDF4库，如下所示：
import netCDF4 as
nc
3. 打开
HDF
文件
：使用netCDF4库中的Dataset函数打开
HDF
文件
，如下所示：
hdf
_file =
nc
.Dataset('path/to/
hdf
/file.
hdf
', 'r')
4. 创建
NC
文件
：使用netCDF4库中的Dataset函数创建
NC
文件
，如下所示：
nc
_file =
nc
.Dataset('path/to/
nc
/file.
nc
', 'w', format='NETCDF4')
5. 复制
HDF
文件
中的变量和维度到
NC
文件
中：使用netCDF4库中的createDimension和createVariable函数复制
HDF
文件
中的变量和维度到
NC
文件
中，如下所示：
for dim_name, dim in
hdf
_file.dimensions.items():
nc
_file.createDimension(dim_name, len(dim))
for var_name, var in
hdf
_file.variables.items():
nc
_var =
nc
_file.createVariable(var_name, var.dtype, var.dimensions)
nc
_var[:] = var[:]
6. 关闭
文件
：使用netCDF4库中的close函数关闭
HDF
文件
和
NC
文件
，如下所示：
hdf
_file.close()
nc
_file.close()
通过以上步骤，你就可以将
HDF
文件
转
换为
NC
文件
了。
