原文链接:https://blog.csdn.net/Fairy_Nan/article/details/105914203
HDF也是一种自描述格式文件,主要用于存储和分发科学数据。气象领域中卫星数据经常使用此格式,比如MODIS,OMI,LIS/OTD等卫星产品。对HDF格式细节感兴趣的可以Google了解一下。
这一次呢还是以Python为主,来介绍如何处理HDF格式数据。Python中有不少库都可以用来处理HDF格式数据,比如h5py可以处理HDF5格式(pandas中 read_hdf 函数),pyhdf可以用来处理HDF4格式。此外,gdal也可以处理HDF(NetCDF,GRIB等)格式数据。
安装
首先安装相关库
上述库均可以通过conda包管理器进行安装,如果conda包管理器无法安装,对于windows系统,可以查找是否存在已打包的安装包,而unix系统可以通过源码编译安装。
数据处理和可视化
以LIS/OTD卫星闪电成像数据为例,处理HDF4格式数据并进行绘图:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm, colors import seaborn as sns import cartopy.crs as ccrs from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter from pyhdf.SD import SD, SDC sns.set_context('talk', font_scale=1.3) data = SD('LISOTD_LRMTS_V2.3.2014.hdf', SDC.READ) lon = data.select('Longitude') lat = data.select('Latitude') flash = data.select('LRMTS_COM_FR') # 设置colormap collev= ['#ffffff', '#ab18b0', '#07048f', '#1ba01f', '#dfdf18', '#e88f14', '#c87d23', '#d30001', '#383838'] levels = [0, 0.01, 0.02, 0.04, 0.06, 0.1, 0.12, 0.15, 0.18, 0.2] cmaps = colors.ListedColormap(collev, 'indexed') norm = colors.BoundaryNorm(levels, cmaps.N) proj = ccrs.PlateCarree() fig, ax = plt.subplots(figsize=(16, 9), subplot_kw=dict(projection=proj)) LON, LAT= np.meshgrid(lon[:], lat[:]) con = ax.contourf(LON, LAT, flash[:, :, 150], cmap=cmaps, norm=norm, levels=levels, extend='max') cb = fig.colorbar(con, shrink=0.75, pad=0.02) cb.cmap.set_over('#000000') cb.ax.tick_params(direction='in', length=5) ax.coastlines() ax.set_xticks(np.linspace(-180, 180, 5), crs=proj) ax.set_yticks(np.linspace(-90, 90, 5), crs=proj) lon_formatter= LongitudeFormatter(zero_direction_label=True) lat_formatter= LatitudeFormatter() ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter) ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter)
某月全球闪电密度分布
上述示例基于pyhdf进行HDF4格式数据处理和可视化,HDF4文件中包含的变量和属性获取方式见文末的Notebook,其中给出了 更详细的示例。
以下基于h5py读取HDF5格式数据,以OMI卫星O3数据为例:
import h5py data = h5py.File('TES-Aura_L3-O3-M2005m07_F01_10.he5') lon = data.get('/HDFEOS/GRIDS/NadirGrid/Data Fields/Longitude').value lat = data.get('/HDFEOS/GRIDS/NadirGrid/Data Fields/Latitude').value o3 = data.get('/HDFEOS/GRIDS/NadirGrid/Data Fields/O3').value proj = ccrs.PlateCarree() fig, ax = plt.subplots(figsize=(16, 9), subplot_kw=dict(projection=proj)) LON, LAT = np.meshgrid(lon[:], lat[:]) con = ax.contourf(LON, LAT, o3[10, :, :]*1e6, np.arange(0, 8.01, 0.1), vmin=0, vmax=8, cmap=cm.RdGy_r) ax.coastlines() ax.set_xticks(np.linspace(-180, 180, 5), crs=proj) ax.set_yticks(np.linspace(-90, 90, 5), crs=proj) lon_formatter = LongitudeFormatter(zero_direction_label=True) lat_formatter = LatitudeFormatter() ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter) ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter) cb = fig.colorbar(con, shrink=0.75, pad=0.02) cb.set_ticks(np.arange(0, 8.01, 1)) cb.ax.tick_params(direction='in', length=5)
上述示例中使用类似unix中路径的方式获取相关变量,这在HDF格式数据中称为Groups。不同的组可以包含子组,从而形成类似嵌套的形式。详细的介绍可Google了解。
总结
免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件! 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
- 《暗喻幻想》顺风耳作用介绍
- 崔健1985-梦中的倾诉[再版][WAV+CUE]
- 黄子馨《追星Xin的恋人们2》HQ头版限量编号[WAV+CUE]
- 孟庭苇《情人的眼泪》开盘母带[低速原抓WAV+CUE]
- 孙露《谁为我停留HQCD》[低速原抓WAV+CUE][1.1G]
- 孙悦《时光音乐会》纯银CD[低速原抓WAV+CUE][1.1G]
- 任然《渐晚》[FLAC/分轨][72.32MB]
- 英雄联盟新英雄安蓓萨上线了吗 新英雄安蓓萨技能介绍
- 魔兽世界奥杜尔竞速赛什么时候开启 奥杜尔竞速赛开启时间介绍
- 无畏契约CGRS准星代码多少 CGRS准星代码分享一览
- 张靓颖.2012-倾听【少城时代】【WAV+CUE】
- 游鸿明.1999-五月的雪【大宇国际】【WAV+CUE】
- 曹方.2005-遇见我【钛友文化】【WAV+CUE】
- Unity6引擎上线:稳定性提升、CPU性能最高提升4倍
- 人皇Sky今日举行婚礼!电竞传奇步入新篇章