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我正在玩鸢尾花（真的很整洁！），我有一个城市纬度/经度列表，我有兴趣查看一段时间内的平均温度。我有 netcdf 文件，其中包含整个国家的气温。我想用最接近我的城市的纬度/经度来标记立方体中的数据点，这样我就可以轻松地获得这些城市所需的值，或者仅在某处导出这些城市的数据。

我想我需要以某种方式使用 add_categorised_coord ？ https://scitools.org.uk/iris/docs/latest/iris/iris/coord_categorisation.html#iris.coord_categorisation.add_categorised_coord

我会欣赏一个例子。谢谢！

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假设您有一个空气温度的网格数据集，更好的解决方案是将数据内插到给定的坐标点，而不是“标记”立方体中的数据点。

这可以通过遍历城市及其坐标和使用cube.interpolate()方法来完成。有关示例，请参见https://scitools.org.uk/iris/docs/latest/userguide/interpolation_and_regridding.html#cube-interpolation-and-regridding。

trajectory更优化的解决方案是使用该模块一次将数据内插到所有城市点：

import iris
import iris.analysis.trajectory as itraj
import numpy as np

# Create some dummy data
nx = 10
ny = 20

lonc = iris.coords.DimCoord(
    np.linspace(-5, 10, nx), units="degrees", standard_name="longitude"
)
latc = iris.coords.DimCoord(
    np.linspace(45, 55, ny), units="degrees", standard_name="latitude"
)
cube = iris.cube.Cube(
    np.random.rand(ny, nx),
    dim_coords_and_dims=((latc, 0), (lonc, 1)),
    standard_name="x_wind",
    units="m s^-1",
    attributes=dict(title="dummy_data"),
)

# Create a Nx2 array of city coordinates
city_coords = np.array([[50.7184, -3.5339], [48.8566, 2.3522], [52.6401898, 1.2517445]])

# Interpolate the data to the given points
sample_points = [("latitude", city_coords[:, 0]), ("longitude", city_coords[:, 1])]
cube_values_in_cities = itraj.interpolate(cube, sample_points, "linear")

希望这可以帮助。

于 2020-06-15T13:28:32.393 回答