我有一个非常大的netCDF文件,我正在使用python中的netCDF4阅读
我无法一次读取此文件,因为它的尺寸(1200 x 720 x 1440)太大,整个文件不能同时在内存中.第一维代表时间,下一个分别代表纬度和经度.
import netCDF4
nc_file = netCDF4.Dataset(path_file, 'r', format='NETCDF4')
for yr in years:
nc_file.variables[variable_name][int(yr), :, :]
然而,一次阅读一年是非常缓慢的.如何加快以下用例的速度？
– 编辑
chunksize是1
>我可以阅读一系列年份：nc_file.variables [variable_name] [0：100,：,]
>有几个用例：
多年来：
numpy.ma.sum(nc_file.variables[variable_name][int(yr), :, :])
# Multiply each year by a 2D array of shape (720 x 1440)
for yr in years:
numpy.ma.sum(nc_file.variables[variable_name][int(yr), :, :] * arr_2d)
# Add 2 netcdf files together
for yr in years:
numpy.ma.sum(nc_file.variables[variable_name][int(yr), :, :] +
nc_file2.variables[variable_name][int(yr), :, :])
解决方法:
我强烈建议您查看xarray和dask项目.使用这些功能强大的工具,您可以轻松地将计算分成块.这带来了两个优点：您可以计算不适合内存的数据,并且可以使用计算机中的所有内核来获得更好的性能.您可以通过适当选择块大小来优化性能(参见documentation).
您可以通过执行简单操作从netCDF加载数据
import xarray as xr
ds = xr.open_dataset(path_file)
如果要在时间维度上按年划分数据,则指定chunks参数(假设年坐标名为’year’)：
ds = xr.open_dataset(path_file, chunks={'year': 10})
由于其他坐标没有出现在块dict中,因此将使用单个块. (请参阅文档here中的更多详细信息.).这对于您的第一个要求非常有用,您希望每年将其乘以2D数组.你只需要这样做：
ds['new_var'] = ds['var_name'] * arr_2d
现在,xarray和dask懒洋洋地计算你的结果.为了触发实际计算,您只需要让xarray将结果保存回netCDF：
ds.to_netcdf(new_file)
计算通过dask触发,它负责将处理分成块,从而能够处理不适合内存的数据.此外,dask将负责使用所有处理器内核来计算块.
xarray和dask项目仍然无法很好地处理块不能很好地“对齐”并行计算的情况.因为在这种情况下,我们只在“年”维度中进行了分类,我们希望没有问题.
如果要将两个不同的netCDF文件一起添加,它就像下面这样简单：
ds1 = xr.open_dataset(path_file1, chunks={'year': 10})
ds2 = xr.open_dataset(path_file2, chunks={'year': 10})
(ds1 + ds2).to_netcdf(new_file)
我使用a dataset available online提供了一个完整的工作示例.
In [1]:
import xarray as xr
import numpy as np
# Load sample data and strip out most of it:
ds = xr.open_dataset('ECMWF_ERA-40_subset.nc', chunks = {'time': 4})
ds.attrs = {}
ds = ds[['latitude', 'longitude', 'time', 'tcw']]
ds
Out[1]:
<xarray.Dataset>
Dimensions: (latitude: 73, longitude: 144, time: 62)
Coordinates:
* latitude (latitude) float32 90.0 87.5 85.0 82.5 80.0 77.5 75.0 72.5 ...
* longitude (longitude) float32 0.0 2.5 5.0 7.5 10.0 12.5 15.0 17.5 20.0 ...
* time (time) datetime64[ns] 2002-07-01T12:00:00 2002-07-01T18:00:00 ...
Data variables:
tcw (time, latitude, longitude) float64 10.15 10.15 10.15 10.15 ...
In [2]:
arr2d = np.ones((73, 144)) * 3.
arr2d.shape
Out[2]:
(73, 144)
In [3]:
myds = ds
myds['new_var'] = ds['tcw'] * arr2d
In [4]:
myds
Out[4]:
<xarray.Dataset>
Dimensions: (latitude: 73, longitude: 144, time: 62)
Coordinates:
* latitude (latitude) float32 90.0 87.5 85.0 82.5 80.0 77.5 75.0 72.5 ...
* longitude (longitude) float32 0.0 2.5 5.0 7.5 10.0 12.5 15.0 17.5 20.0 ...
* time (time) datetime64[ns] 2002-07-01T12:00:00 2002-07-01T18:00:00 ...
Data variables:
tcw (time, latitude, longitude) float64 10.15 10.15 10.15 10.15 ...
new_var (time, latitude, longitude) float64 30.46 30.46 30.46 30.46 ...
In [5]:
myds.to_netcdf('myds.nc')
xr.open_dataset('myds.nc')
Out[5]:
<xarray.Dataset>
Dimensions: (latitude: 73, longitude: 144, time: 62)
Coordinates:
* latitude (latitude) float32 90.0 87.5 85.0 82.5 80.0 77.5 75.0 72.5 ...
* longitude (longitude) float32 0.0 2.5 5.0 7.5 10.0 12.5 15.0 17.5 20.0 ...
* time (time) datetime64[ns] 2002-07-01T12:00:00 2002-07-01T18:00:00 ...
Data variables:
tcw (time, latitude, longitude) float64 10.15 10.15 10.15 10.15 ...
new_var (time, latitude, longitude) float64 30.46 30.46 30.46 30.46 ...
In [6]:
(myds + myds).to_netcdf('myds2.nc')
xr.open_dataset('myds2.nc')
Out[6]:
<xarray.Dataset>
Dimensions: (latitude: 73, longitude: 144, time: 62)
Coordinates:
* time (time) datetime64[ns] 2002-07-01T12:00:00 2002-07-01T18:00:00 ...
* latitude (latitude) float32 90.0 87.5 85.0 82.5 80.0 77.5 75.0 72.5 ...
* longitude (longitude) float32 0.0 2.5 5.0 7.5 10.0 12.5 15.0 17.5 20.0 ...
Data variables:
tcw (time, latitude, longitude) float64 20.31 20.31 20.31 20.31 ...
new_var (time, latitude, longitude) float64 60.92 60.92 60.92 60.92 ...