我正在尝试学习如何使用Python以最简单/最快的方式读取netcdf文件。听说3行代码就可以搞定，但是我真的不知道怎么做。
我正在运行 MITgcm 数值模型。我正在尝试找到一种简单的方法来可视化输出数据，其方式与 NCview 等程序相同，但使用 Python，这样我就可以自定义要读取的参数和所有内容。
我发现了这个：
from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
import netCDF4
fp='uwstemp.nc'
nc = netCDF4.Dataset(fp)
plt.imshow(nc['Temp'][1,:,0,:])
plt.show()
它大致按照我想要的方式工作，但我想逐字理解它在做什么。我猜“Temp”是我的变量之一，但我不知道如何弄清楚我的所有变量是什么。
特别是，我不明白
plt.imshow(nc['Temp'][1,:,0,:])我也使用 MITgcm。假设您有 state.nc 输出。 首先，确保导入所需的所有内容：
from scipy.io import netcdf
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
读取数据最简单的方法是：
file2read = netcdf.NetCDFFile(path+'state.nc','r')
temp = file2read.variables[var] # var can be 'Theta', 'S', 'V', 'U' etc..
data = temp[:]*1
file2read.close()
然后在时间 t 绘制 z 层的快速方法是：
plt.contourf(data[t,z,:,:])
为了回答你的问题，我评论了代码：
from matplotlib import pyplot as plt # import libraries
import pandas as pd # import libraries
import netCDF4 # import libraries
fp='uwstemp.nc' # your file name with the eventual path
nc = netCDF4.Dataset(fp) # reading the nc file and creating Dataset
""" in this dataset each component will be
in the form nt,nz,ny,nx i.e. all the variables will be flipped. """
plt.imshow(nc['Temp'][1,:,0,:])
""" imshow is a 2D plot function
according to what I have said before this will plot the second
iteration of the vertical slize with y = 0, one of the vertical
boundaries of your model. """
plt.show() # this shows the plot
如果您想检查数据的各个维度，以便知道可以绘制什么，只需执行以下操作
print(nc['Temp'].shape)对于 netCDF4 文件（使用 python 3），请使用：
import netCDF4
file2read = netCDF4.Dataset(cwd+'\filename.nc','r')
var1 = file2read.variables['var1'] # access a variable in the file
其中 cwd 是我当前的工作目录，用于获取 .nc 文件的文件路径以便读取它：
import os
cwd = os.getcwd()
我使用的是 Windows，因此文件目录与 Mac 或 Linux 不同。
查看所有可变键：
print(file2read.variables.keys())
这将给出如下输出：
dict_keys(['ap', 'ap_bnds', 'b', 'b_bnds', 'bnds', 'ch4', 'lat', 'lat_bnds', 'lev', 'lev_bnds', 'lon', 'lon_bnds', 'time', 'time_bnds'])
或者要查看 netcfd4 文件中的所有变量，您只需打印“file2read”即可：
print(file2read)
输出将包含类似这样的内容（具体看最后）：
source_id: GFDL-ESM4
source_type: AOGCM AER CHEM BGC
sub_experiment: none
sub_experiment_id: none
title: NOAA GFDL GFDL-ESM4 model output prepared for CMIP6 update of RCP8.5 based on SSP5
variable_id: ch4
variant_info: N/A
references: see further_info_url attribute
variant_label: r1i1p1f1
dimensions(sizes): lev(49), bnds(2), time(1032), lat(180), lon(288)
variables(dimensions): float64 ap(lev), float64 ap_bnds(lev, bnds), float64 b(lev), float64 b_bnds(lev, bnds), float64 bnds(bnds), float32 ch4(time, lev, lat, lon), float64 lat(lat), float64 lat_bnds(lat, bnds), float64 lev(lev), float64 lev_bnds(lev, bnds), float64 lon(lon), float64 lon_bnds(lon, bnds), float64 time(time), float64 time_bnds(time, bnds)
您可以注意到最后一部分包括变量的维度以及变量的类型和名称。
查看此网站以获取更多信息和示例： https://www.earthinversion.com/utilities/reading-NetCDF4-data-in-python/
如果您在 Linux 中工作，我的软件包 nctoolkit (toolkit.readthedocs.io/en/latest/) 提供与 ncview 类似的功能，但在 Python 中。它可以在 Jupyter 笔记本或 Web 浏览器中自动绘制 NetCDF 文件的内容。以下应该适用于给定的数据：
import nctoolkit as nc
fp='uwstemp.nc'
data = nc.open_data(fp)
data.plot()