当前位置: 首页 > news >正文

NC文件不规则裁剪(利用shp文件裁剪)(三)

文章目录

  • 前言
  • 实例数据
  • 代码部分
    • 需要的库
    • 加载文件
    • 写入地理信息
    • 裁剪NC
    • 结果
  • 完整代码奉上

前言

Hello大家好呀,最近正好需要用到多个SHP去裁剪NC,按照我以前的两种办法(办法1和办法2)操作的话,我自己都会破防,在偶然的情况下发现了rioxarray这个库。这个库可以将坐标信息直接写入到NC之中,从而直接使用shp裁剪,比原先的方法更为简单明了。

实例数据

本次测试数据采用2m气温数据,下载链接:点我直接下载;
NC数据打开后如下图所示,该数据为逐月的三维数据。
在这里插入图片描述

SHP数据我就直接采用NOAA公开的海岸线数据吧,主要是涉及到中国的SHP极大可能性会被平台封文章。下载链接:点我直接下载。数据如下图所示,我用的文件是GSHHS_i_L1.shp

在这里插入图片描述

代码部分

需要的库

本次我们需要用到以下四个库,这几个库都可以直接用pip安装比较方便。

import xarray as xr
import rioxarray
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import mapping

加载文件

ds = xr.open_dataset(r'C:\Users\Administrator\Downloads/air.2m.mon.mean.nc') # 加载NC文件
# ds['lon'] = ds['lon'] -180
shp = gpd.read_file(r"D:\BaiduNetdiskDownload\gshhg-shp-2.3.7\GSHHS_shp\i/GSHHS_i_L1.shp") # 加载shp文件

写入地理信息

ds.rio.write_crs("epsg:4326", inplace=True) # 向NC文件中写入WGS84坐标系信息
ds.rio.set_spatial_dims(x_dim="lon", y_dim="lat", inplace=True) # 指定NC文件的xy识别名称

裁剪NC

ds = ds.rio.clip(shp.geometry.apply(mapping),shp.crs,drop=False)

结果

在这里插入图片描述

结果是出来了,但是我们会发现,数据只有0-180度之间的,而-180-0之间的数据没有了,造成这个问题的原因就是NCEP数据的lon是从0-360的,而这个库识别不出来。因此在裁剪之前我们需要仔细的观察一下数据的lon是否是从-180开始的。如果是从-180开始的就不用管了,如果是从0开始的就需要将加载文件那一步中的ds[‘lon’] = ds[‘lon’] -180取消注释。

经过lon处理后的结果就是正常的啦!!
在这里插入图片描述

完整代码奉上

import xarray as xr
import rioxarray
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import mappingds = xr.open_dataset(r'C:\Users\Administrator\Downloads/air.2m.mon.mean.nc')
# ds['lon'] = ds['lon'] - 180 # 根据实际NC文件的经度范围确定是否开启这一行
shp = gpd.read_file(r"D:\BaiduNetdiskDownload\gshhg-shp-2.3.7\GSHHS_shp\i/GSHHS_i_L1.shp")ds.rio.write_crs("epsg:4326", inplace=True)
ds.rio.set_spatial_dims(x_dim="lon", y_dim="lat", inplace=True)ds = ds.rio.clip(shp.geometry.apply(mapping),shp.crs,drop=False)ds.to_netcdf(r'D:\CSDN/air.2m.mon.mean_clip.nc') # 保存NC文件

相关文章:

NC文件不规则裁剪(利用shp文件裁剪)(三)

文章目录 前言实例数据代码部分需要的库加载文件写入地理信息裁剪NC结果 完整代码奉上 前言 Hello大家好呀,最近正好需要用到多个SHP去裁剪NC,按照我以前的两种办法(办法1和办法2)操作的话,我自己都会破防&#xff0c…...

java 宠物在线商城系统Myeclipse开发mysql数据库web结构jsp编程servlet计算机网页项目

一、源码特点 java 宠物在线商城系统是一套完善的java web信息管理系统 servletdaobean mvc模式,对理解JSP java编程开发语言有帮助,系统具有完整的源代码和数据库,系统主要采用B/S 模式开发。开发环境为TOMCAT7.0,Myeclipse8.5开发&…...

三防平板丨手持工业平板丨ONERugged工业三防平板丨推动数字化转型

随着科技的发展,数字化转型已经成为企业转型升级的必由之路。而在数字化转型中,三防平板作为一种重要的工具,可以极大地推动企业的数字化转型。本文将从以下几个方面探讨三防平板如何推动数字化转型。 一、提高工作效率 ONERugged加固平板的…...

【Linux | C++ 】基于环形队列的多生产者多消费者模型(Linux系统下C++ 代码模拟实现)

阅读导航 引言一、生产者消费者模型二、环形队列简介三、基于环形队列的生产者消费者模型(C 代码模拟实现)⭕Makefile文件⭕ . h 头文件✅sem.hpp✅ringQueue.hpp ⭕ . cpp 文件✅testMain.cpp 温馨提示 引言 在上一篇文章中,我们深入探讨了…...

【Docker】Docker存储卷

文章目录 一、什么是存储卷二、为什么需要存储卷三、存储卷分类四、管理卷Volume创建卷方式一:Volume 命令操作方式二:-v 或者--mount 指定方式三:Dockerfile 匿名卷 操作案例Docker 命令创建管理卷Docker -v 创建管理卷Docker mount 创建管理…...

基于python的租车管理平台/汽车租赁网站

功能介绍 平台采用B/S结构,后端采用主流的Python语言进行开发,前端采用主流的Vue.js进行开发。 整个平台包括前台和后台两个部分。 前台功能包括:首页、详情页、用户中心、家政入驻模块。后台功能包括:总览、车辆管理、分类管理…...

【JVM】双亲委派机制

📝个人主页:五敷有你 🔥系列专栏:JVM ⛺️稳中求进,晒太阳 双亲委派机制 在Java中如何使用代码的方式去主动加载一个类呢? 方式1:使用Class.forName方法,使用当前类的类加载…...

分布式id实战

目录 常用方式 特征 潜在问题 信息安全 高性能 UUID 雪花算法 数据库生成 美团Leaf方案 Leaf-segment 数据库方案 Leaf-snowflake 方案 常用方式 uuid雪花算法数据库主键 特征 全局唯一趋势递增信息安全 潜在问题 信息安全 如果id连续递增, 容易被爬虫, 批量下…...

深入了解 SOCKS5 代理、代理 IP 和 HTTP

在网络通信和数据传输中,代理服务器扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨 SOCKS5 代理、代理 IP 和 HTTP,揭示它们的工作原理、应用场景以及优缺点。 1. SOCKS5 代理 SOCKS(Socket Secure)是一种网络协议,允许客户端…...

外包干了3个多月,技术退步明显。。。。

先说一下自己的情况,本科生,19年通过校招进入广州某软件公司,干了接近3年的功能测试,今年年初,感觉自己不能够在这样下去了,长时间呆在一个舒适的环境会让一个人堕落!而我已经在一个企业干了四年的功能测试…...

Unity之闪电侠大战蓝毒兽(简陋的战斗系统)

目录 🎨一、创建地形 🎮二、创建角色 🏃2.1 动画 🏃2.2 拖尾 🏃2.3 角色控制 ​🏃2.4 技能释放 🏃2.5 准星 📱三、创建敌人 🐲3.1 选择模型 🐲3.…...

C# 菜鸟级别有关于redis的使用

public IActionResult Index() { ConnectionMultiplexer _conn ConnectionMultiplexer.Connect("127.0.0.1:6379");//初始化 var database _conn.GetDatabase(7);//指定连接的库 0 RedisHelper redisHelper new Redi…...

AlexNet的出现推动深度学习的巨大发展

尽管AlexNet(2012)的代码只比LeNet(1998)多出几行,但学术界花了很多年才接受深度学习这一概念,并应用其出色的实验结果。 AlexNet(由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton共同设计…...

2024面试offer收割宝典字节篇

1.IO 模型有哪些,讲讲你理解的 nio ,他和 bio,aio 的区别是啥, 谈谈 reactor 模型。 IO 模型主要包括以下几种:1. 阻塞 I/O (BIO): 当一个线程调用 read() 或 write() 系统调用时,如果数据没有准备好或者缓冲区已满,则该线程会被操作系统阻塞,直到有数据可读或写入完…...

冒泡排序及其优化

冒泡排序 int[] arr {1,3,2,9,4,7,2,8};//比较多少轮(n个数字比较n-1次)for(int i0,n arr.length;i<n-1;i) {//每轮比较多少次(n-1-i次)for(int j 0;j<n-1-i;j) {//两两比较if(arr[j] > arr[j1]) { //比较结果为升序排列&#xff0c;如果想要降序排列结果将 >…...

【医学大模型 补全主诉】BioGPT + LSTM 自动补全医院紧急部门主诉

BioGPT LSTM 自动补全医院紧急部门主诉 问题&#xff1a;针对在紧急部门中自动补全主诉的问题子问题1: 提高主诉记录的准确性子问题2: 加快主诉记录的速度子问题3: 统一医疗术语的使用子问题4: 减少打字错误和误解子问题5: 提高非特定主诉的处理能力 解法数据预处理神经网络方…...

HCIE-Datacom证书有效期多久?HCIE考试有哪些内容?

如今越来越多的人开始关注并参与到华为认证的学习中来。 其中&#xff0c;华为认证数据通信专家(HCIE-Datacom)作为华为认证体系中的高级认证&#xff0c;备受瞩目。 那么&#xff0c;关于HCIE-Datacom证书的有效期以及HCIE考试的内容&#xff0c;你知道多少呢&#xff1f;下…...

OpenCV中的边缘检测技术及实现

边缘检测是在电脑如何理解图片这一问题中的一环&#xff0c;它帮助电脑找出照片里的轮廓和分界线。想象一下你在看一幅黑白漫画&#xff0c;轮廓线定义了每一个角色和物体&#xff0c;而电脑要做的&#xff0c;就是通过边缘检测来找出这些线条。这在很多像是图像分析这样的领域…...

机器学习基础(一)理解机器学习的本质

导读&#xff1a;在本文中&#xff0c;将深入探索机器学习的根本原理&#xff0c;包括基本概念、分类及如何通过构建预测模型来应用这些理论。 目录 机器学习 机器学习概念 相关概念 机器学习根本&#xff1a;模型 数据的语言&#xff1a;特征与标签 训练与测试&#xf…...

Eclipse - Makefile generation

Eclipse - Makefile generation References right mouse click on the project -> Properties -> C/C Build -> Generate Makefiles automatically 默认会在 Debug 目录下创建 Makefile 文件。 References [1] Yongqiang Cheng, https://yongqiang.blog.csdn.net/...

五年级数学知识边界总结思考-下册

目录 一、背景二、过程1.观察物体小学五年级下册“观察物体”知识点详解&#xff1a;由来、作用与意义**一、知识点核心内容****二、知识点的由来&#xff1a;从生活实践到数学抽象****三、知识的作用&#xff1a;解决实际问题的工具****四、学习的意义&#xff1a;培养核心素养…...

linux 错误码总结

1,错误码的概念与作用 在Linux系统中,错误码是系统调用或库函数在执行失败时返回的特定数值,用于指示具体的错误类型。这些错误码通过全局变量errno来存储和传递,errno由操作系统维护,保存最近一次发生的错误信息。值得注意的是,errno的值在每次系统调用或函数调用失败时…...

跨链模式:多链互操作架构与性能扩展方案

跨链模式&#xff1a;多链互操作架构与性能扩展方案 ——构建下一代区块链互联网的技术基石 一、跨链架构的核心范式演进 1. 分层协议栈&#xff1a;模块化解耦设计 现代跨链系统采用分层协议栈实现灵活扩展&#xff08;H2Cross架构&#xff09;&#xff1a; 适配层&#xf…...

学习STC51单片机32(芯片为STC89C52RCRC)OLED显示屏2

每日一言 今天的每一份坚持&#xff0c;都是在为未来积攒底气。 案例&#xff1a;OLED显示一个A 这边观察到一个点&#xff0c;怎么雪花了就是都是乱七八糟的占满了屏幕。。 解释 &#xff1a; 如果代码里信号切换太快&#xff08;比如 SDA 刚变&#xff0c;SCL 立刻变&#…...

重启Eureka集群中的节点,对已经注册的服务有什么影响

先看答案&#xff0c;如果正确地操作&#xff0c;重启Eureka集群中的节点&#xff0c;对已经注册的服务影响非常小&#xff0c;甚至可以做到无感知。 但如果操作不当&#xff0c;可能会引发短暂的服务发现问题。 下面我们从Eureka的核心工作原理来详细分析这个问题。 Eureka的…...

10-Oracle 23 ai Vector Search 概述和参数

一、Oracle AI Vector Search 概述 企业和个人都在尝试各种AI&#xff0c;使用客户端或是内部自己搭建集成大模型的终端&#xff0c;加速与大型语言模型&#xff08;LLM&#xff09;的结合&#xff0c;同时使用检索增强生成&#xff08;Retrieval Augmented Generation &#…...

永磁同步电机无速度算法--基于卡尔曼滤波器的滑模观测器

一、原理介绍 传统滑模观测器采用如下结构&#xff1a; 传统SMO中LPF会带来相位延迟和幅值衰减&#xff0c;并且需要额外的相位补偿。 采用扩展卡尔曼滤波器代替常用低通滤波器(LPF)&#xff0c;可以去除高次谐波&#xff0c;并且不用相位补偿就可以获得一个误差较小的转子位…...

二维FDTD算法仿真

二维FDTD算法仿真&#xff0c;并带完全匹配层&#xff0c;输入波形为高斯波、平面波 FDTD_二维/FDTD.zip , 6075 FDTD_二维/FDTD_31.m , 1029 FDTD_二维/FDTD_32.m , 2806 FDTD_二维/FDTD_33.m , 3782 FDTD_二维/FDTD_34.m , 4182 FDTD_二维/FDTD_35.m , 4793...

数据结构第5章:树和二叉树完全指南(自整理详细图文笔记)

名人说&#xff1a;莫道桑榆晚&#xff0c;为霞尚满天。——刘禹锡&#xff08;刘梦得&#xff0c;诗豪&#xff09; 原创笔记&#xff1a;Code_流苏(CSDN)&#xff08;一个喜欢古诗词和编程的Coder&#x1f60a;&#xff09; 上一篇&#xff1a;《数据结构第4章 数组和广义表》…...

python基础语法Ⅰ

python基础语法Ⅰ 常量和表达式变量是什么变量的语法1.定义变量使用变量 变量的类型1.整数2.浮点数(小数)3.字符串4.布尔5.其他 动态类型特征注释注释是什么注释的语法1.行注释2.文档字符串 注释的规范 常量和表达式 我们可以把python当作一个计算器&#xff0c;来进行一些算术…...