什么工具可以快速比较来自海洋模型的NetCDF输出?-地江南体育网页版球科学堆栈交换江南电子竞技平台 最近30个来自www.hoelymoley.com 2023 - 03 - 25 - t04:42:08z //www.hoelymoley.com/feeds/question/170 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/rdf //www.hoelymoley.com/q/170 22 什么工具可以快速比较来自海洋模型的NetCDF输出? 打鼾声 //www.hoelymoley.com/users/120 2014 - 04 - 16 - t17:39:04z 2016 - 10 - 02 - t09:25:53z 我正在写我自己的MATLAB脚本来做大部分的模型结果的可视化和数据分析。我想知道是否有一种更快的方法来对不同海洋建模系统获得的模拟结果进行可视化比较。是否有一个(最好是免费的)软件包，与CF (气候和预测元数据公约)兼容的NetCDF模型输出直接或总是需要一些编码?< / p > //www.hoelymoley.com/questions/170/-/172#172 4 什么工具可以快速比较来自海洋模型的NetCDF输出? Neo //www.hoelymoley.com/users/32 2014 - 04 - 16 - t17:47:51z 2014 - 04 - 16 - t17:47:51z 虽然我不知道海洋建模的细节，除非有一个“标准”来组织和编写节点(即X,Y,Z)，否则总是需要编码。此外，写入数据文件的方式总是取决于模型中的任务如何委托给处理器:模型是设计为在个人PC上运行还是在Beowulf Cluster上运行?

你可以使用一些东西，如OpenDx，来比较海洋建模结果，尽管我仍然认为一个快速的python脚本会为了正确格式化所有数据类型。< / p >

 //www.hoelymoley.com/questions/170/-/222#222 18 什么工具可以快速比较来自海洋模型的NetCDF输出? Deditos //www.hoelymoley.com/users/106 2014 - 04 - 16 - t21:55:37z 2014 - 04 - 16 - t21:55:37z netCDF的作者，UNIDATA，在netCDF网站上维护一个相当广泛的列表的可视化软件。它甚至提到了一个Excel插件，大概是为受虐狂准备的。< / p >

Over the years, I've found Ferret to be reliable with CF compliant files (and non-compliant ones, for that matter) and useful for interactive quick looks and simple manipulations. It understands, for example, the CF-recommended UDUNITS time format and will automatically apply scale_factor and add_offset attributes to variables. It's certainly quicker to get something on screen than the Python/R/Matlab route that I usually take for presentation and publication quality plots.

If you're after a more GUI-like viewer, then I've heard good things about Panoply, although I must admit I've never used it myself.

 //www.hoelymoley.com/questions/170/-/408#408 20. BHF回答什么工具可以快速比较来自海洋模型的NetCDF输出? BHF银行 //www.hoelymoley.com/users/124 2014 - 04 - 22 - t05:33:00z 2016 - 06 - 15 - t17:35:22z

为了快速直观比较，我将使用Cube Browser或ncview结合命令行工具，如气候数据操作员。快速制作好看的图形(和动画)Panoply真的很好。为了进一步分析或特殊图形，继续遵循您的方法和脚本，如MATLAB， Python(例如，虹膜)， IDL， R，ncl或你周围的人正在使用的任何东西

 //www.hoelymoley.com/questions/170/-/410#410 11 Matteo De Felice的回答:什么工具可以快速比较来自海洋模型的NetCDF输出? Matteo De Felice //www.hoelymoley.com/users/9 2014 - 04 - 22 - t07:29:32z 2016 - 10 - 02 - t09:25:53z

通常我使用以下软件快速查看我的NetCDF文件:

  1. NASA Panoply (Panoply NetCDF, HDF和GRIB数据查看器):基于java，非常好的打开HDF, NetCDF, GRIB…
  2. CDO函数为阴影，轮廓等(非常基本，但从命令行很有用)
  3. MATLAB和R及其基本函数
 //www.hoelymoley.com/questions/170/-/444#444 13 什么工具可以快速比较来自海洋模型的NetCDF输出? milancurcic //www.hoelymoley.com/users/192 2014 - 04 - 23 - t03:52:58z 2014 - 04 - 23 - t03:52:58z

I second ncview用于快速查看NetCDF文件。< / p >

I would also recommend trying Unidata's Integrated Data Viewer (IDV). It is great for overlaying geophysical fields in 3-D from different sources. Besides NetCDF, it supports many other formats. It also comes with a pre-loaded listing of various observational and model data repositories through THREDDS and OpenDAP. IDV also lets you to define functions and operations between fields on different grids or projections. Note that IDV is not good for serious analysis in my opinion, but is more suitable for exploring datasets visually.

 //www.hoelymoley.com/questions/170/-/447#447 12 什么工具可以快速比较来自海洋模型的NetCDF输出? 伊 //www.hoelymoley.com/users/207 2014 - 04 - 23 - t07:04:39z 2016 - 10 - 01 - t15:12:15z 只是补充一下我的观点;

  1. 使用nks你可以做很多事情，即微分，获取比率，提取一些变量，在维度上切片等。
  2. 如果你想在netcdf文件上做一些二进制操作，考虑ncbo。对于巨大的文件，我更喜欢削减我想要的在第一个地方，它的opendap远程以及。
  3. 讨厌matlab，所以我移动到NCL (NCAR)这是直接的，已经为大多数准备了许多脚本常见模型。
  4. python有一部分lib (pyNGL)，语法相同，一旦熟悉了ncl，也可以在python中使用它，支持其他格式，如grib, hdf，…<李> / < / ol >
 //www.hoelymoley.com/questions/170/-/4332#4332 6 什么工具可以快速比较来自海洋模型的NetCDF输出? arkaia //www.hoelymoley.com/users/111 2015 - 01 - 26 t20:30:16z 2015 - 01 - 27 t07:32:52z 使用Matlab，你可以做ncgeodataset (http://code.google.com/p/nctoolbox/wiki/ncgeodataset)对netcdf进行子采样，而不必下载大型数据集。

例如，

nc = ncgeodataset('http://thredds.jpl.nasa.gov/thredds/dodsC/ncml_aggregation/OceanTemperature/ghrsst/aggregate__ghrsst_JPL_OUROCEAN-L4UHfnd-GLOB-G1SST_OI.ncml');Gvar = nc.geovariable('analysed_sst');s.time ={“20 - 2012年5月——”,“24 - 2012年5月——”};s.lat = 41.5 [40];s.lon = 2.0 [0];Sub = gvar. geo子集(s);%子集方法pcolor(sub.grid.lon,sub.grid.lat,double(squeeze(sub.data(1，:，:)))-273.15);< /代码> < / >之前
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