使用python 的h5py 和netCDF4读取和创建.nc和.hdf文件

使用h5py 读取和写入hdf和nc文件

1 netCDF4创建文件不方便

上次比较系统的介绍了怎么使用netCDF4读取和写入.nc文件。

链接：使用python的netCDF4库读取.nc文件 和 创建.nc文件

但是上次介绍到过，使用netCDF创建.nc文件比较麻烦，比如要写入一个4维的数组，要先定义清楚，每一个维度对应的变量是什么。如下图，水汽q是4维的，分别对应 [时间，垂直层数，纬度，经度]这四个维度，而且还需要先知道变量的具体shape是多少，很麻烦。

2 h5py介绍

2.1 前言

• .hdf和.nc文件是气象上常用的两种数据格式，存储方式基本一致。

• 无论是 h5py还是netCDF4，都能独自解析这两种格式数据（建议使用netCDF4解析文件）。

• 使用h5py，可以创建 .nc文件，也可以创建.hdf文件

• h5py安装非常方便，直接pip安装

  pip install h5py
  

2.2 读取文件

2.2.1 可视化软件打开

存在两个文件 d.hdf 和 d.nc。使用可视化软件打开：如上图，两个文件内容和信息完全一致。

2.2.2 解析文件

• h5py打开文件

import h5py

filename = 'D:/d.nc'
#filename = 'D:/d.hdf'

f1 = h5py.File(filename,mode = 'r')

#获取所有变量列表
all_vars = list(f1.keys())

#获取第4个变量的数据,并输出数据类型
data = f1[all_vars[3]][:]
print(type(data)) 
f1.close()

'''
output:
<class 'numpy.ndarray'>
'''

• netCDF4打开文件

import netCDF4 as nc

filename = 'D:/d.nc'
#filename = 'D:/d.hdf'

f = nc.Dataset(filename，mode = 'r')

#获取所有变量列表
all_vars = list(f.variables.keys())

#获取第4个变量的数据,并输出数据类型
data = f.variables[all_vars[3]][:]
print(type(data))
f.close()

'''
output:
<class 'numpy.ma.core.MaskedArray'>
'''

Attention!

对比上面h5py和netCDF4的输出，我们发现两者输出的数据格式不一样：前者为 数组，后者为 m