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我试图以给定的经纬度作为参考，搜索 34 个位置的最近值。30 天的数据文件集（由数千个数据组成）以数组形式排列，具有最近的经纬度和所需数据。如何搭配经纬度以通过循环方法找到相应的所需数据并保存到如下文本文件中：

预期的输出文本文件：

    Lat     Lon      Date1  Date2   Date3   ………….   Date30
1   6.483   100.267  0       …..    …..       …..   …..
2   6.333   99.733   0       …..    …..      …..    …..
3   6.2     100.4    1.237   …..    …..      …..    …..
4   5.457   100.388  0       …..    …..      …..    …..
5   5.35    100.4    0       …..    …..      …..    …..
6   5.297   100.272  0       …..    …..      …..    …..
7   4.221   100.701  0       …..    …..      …..    …..
8   4.567   101.1    2.003   …..    …..      ...    …..
9   4.467   101.367  9.161   …..    …..      …..    …..
10  …..      …..    …..             
11  …..      …..    …..             
.   …..      …..    …..             
.   …..      …..    …..             
34  …..      …..    …..

左侧的索引在输出中不是必需的 

The desired data comes from this files under list files "trmm-0.25"
1. Combine.3B42.20161101.Daily.0.25.dat
2. Combine.3B42.20161102.Daily.0.25.dat
3. Combine.3B42.20161103.Daily.0.25.dat
.
.
30. Combine.3B42.20161130.Daily.0.25.dat

Thousands of desired data for each files are arranged like this :
    Lat      Lon        Desired
   -5.000    95.000     9.420
   -5.000    95.250    13.470
   -5.000    95.500    14.790
   -5.000    95.750    12.840
    ................
    9.750   119.750    17.310
    9.750   120.000    19.650
   10.000    95.000    15.480
   10.000    95.250    15.690

我使用的脚本如下：

import numpy as np

#MAIN REFERENCE LAT AND LON
data1=np.loadtxt('location-new.dat')
in_lats1=data1[:,0]
in_lons1=data1[:,1]

#SEARCH CLOSE LOCATION AND FIND RESPECTIVE VALUES IN SEVERAL FILES 
files3=np.loadtxt('trmm-0.25',dtype=str)
for x in range(len(files3)):
    file = files3[x]
    data = np.loadtxt(file)

    lats=data[:,0]
    lons=data[:,1]
    trmm=data[:,2]

    ind=[]
    for i in range(len(data1)):
        dist=(lats-in_lats1[i])**2+(lons-in_lons1[i])**2
        ind.append(np.where(dist==np.min(dist))[0][0])

    lat2=lats[ind]
    lon2=lons[ind]
    trmm2=trmm[ind]

    data3=np.array([in_lats1,in_lons1,trmm2])
    data3=np.transpose(data3)

    np.savetxt('Ground-match-trmm-0.25-loop2.dat',data3,fmt='%9.3f')

location-new.dat 下给出了 34 个位置的主要参考，如下所示：

Lat     Lon
6.483   100.267
6.333   99.733
6.2     100.4
5.457   100.388
5.35    100.4
5.297   100.272
.
.
.

问题：输出保存的文本仅出现在 Date1 中，而不出现在其他日期。

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1 回答 1

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您在这里确实有 3 维数据（经纬度、日期、trmm），因此第一遍使用三个嵌套的 for 循环而不是两个。您可以根据您的内存/速度要求决定哪个是外循环，但我将举一个例子，将 lat-lon 作为外循环，这样您就不必在内存中保存大日期文件写你的输出文件。

在这个例子中，我排除了很多繁重的工作，专注于从所有日期获取数据所需的三个嵌套循环迭代。

import numpy as np
result = []
latlons=np.loadtxt('location-new.dat')
for latlon in latlons:
    daily_closest_trmms = []

    daily_trmm_files =np.loadtxt('trmm-0.25',dtype=str)
    for daily_trmm_file in daily_trmm_files:
        trmms = np.loadtxt(daily_trmm_file)

        closest_trmm = 0
        for trmm in trmms:
            pass # calculate closest trmm

        daily_closest_trmms.append(closest_trmm)

    result.append(np.concatenate([latlon, daily_closest_trmms]))

np.savetxt('Ground-match-trmm-0.25-loop2.dat',result,fmt='%9.3f')
于 2018-01-14T10:43:48.533 回答