代码
废话不多，直接上代码
#%%
import xarray as xr
import json
from datetime import datetime,timedelta
import numpy as np
from glob import glob
# %%
def gen_data_dict(data_array, reftime, parameterNumber, parameterNumberName):
"""
data_array: an xarray data with two dimensions;
parameterNumber: the number the same as example data;
parameterNumberName: the same as example data.
"""
numberPoints = np.size(data_array)
nx, ny = data_array.shape[:]
parameterNumberName = 'U_component_of_current'
parameterNumber = 2
lo1 = data_array['lon_uv'].min()
la1 = data_array['lat_uv'].max()
lo2 = data_array['lon_uv'].max()
la2 = data_array['lat_uv'].min()
dx = np.gradient(data_array['lon_uv']).mean()
dy = np.gradient(data_array['lat_uv']).mean()
header_dict = {
'discipline': 10,
'disciplineName': 'Oceanographic_products',
'center': 0,
'centerName': 'Ocean Modeling and Observation Laboratory',
'refTime': reftime,
'significanceOfRT': 0,
'significanceOfRTName': 'Analysis',
'parameterCategory': 1,
'parameterCategoryName': 'Currents',
'parameterNumber': parameterNumber,
'parameterNumberName': parameterNumberName,
'parameterUnit': 'm.s-1',
'forecastTime': 0,
'surface1Type': 160,
'surface1TypeName': 'Depth below sea level',
'surface1Value': 15,
'numberPoints': numberPoints,
'shape': 0,
'shapeName': 'Earth spherical with radius = 6,367,470 m',
'scanMode': 0,
'nx': nx,
'ny': ny,
'lo1': float(lo1),
'la1': float(la1),
'lo2': float(lo2),
'la2': float(la2),
'dx': dx,
'dy': dy
}
nan_to_none = np.fliplr(np.where(np.isnan(data_array), None, data_array))
data_list = list(nan_to_none.ravel('F'))
return {
'header':header_dict,'data':data_list}
#%%
if __name__ == '__main__':
file_path = '20090101-20090103\*.nc'
file_list = glob(file_path)
file_list.sort()
for file_name in file_list:
ds = xr.open_dataset(file_name,decode_times=False)
#%% -----------------covert time --------------
matlab_datenum = ds['time'].values[0]
# file_time = datetime.fromordinal(int(matlab_datenum)) + timedelta(days=matlab_datenum%1) - timedelta(days = 366)
file_time = datetime.fromordinal(int(matlab_datenum)) - timedelta(days = 366)
print(file_time)
# ds['time'] = file_time
reftime = file_time.strftime('%Y-%m-%dT00:00:00.000Z')
# step = 10
depth_layer = 14
u = np.squeeze(ds['u'][depth_layer])
parameterNumberName = 'U_component_of_current'
parameterNumber = 2
json_u = gen_data_dict(u, reftime,parameterNumber, parameterNumberName)
v = np.squeeze(ds['v'][depth_layer])
parameterNumberName = 'V_component_of_current'
parameterNumber = 3
json_v = gen_data_dict(v, reftime,parameterNumber, parameterNumberName)
json_list = [json_u, json_v]
date_str = file_time.strftime('%Y%m%d')
if depth_layer==0:
surface = 'surface'
else:
# surface = f'{depth_layer}m'
surface = '100m'
#%% ------------------output-------------------
with open(f'public\data\oscar\{
date_str}-{
surface}-currents-oscar-0.33.json', 'w') as fp:
json.dump(json_list, fp)
# ds2 = xr.combine_by_coords([u,v])
# ds2.to_netcdf(f'20090101-20090103\ROMS_0_{date_str}.nc')
print('Done')
代码解释
首先是定义了一个函数，要求输入的第一个参数为一个二维的矩阵，实际上是个xarray的dataarray，对xarray不熟悉的可以参阅 官方文档 ，第二和第三个参数是按照给的geojson例子设定的，在本例子中u v方向分量的number分别是2和3，第三个参数是变量描述名。函数的功能是计算nx, ny, dx, dy和转换数据等功能，注意使用ravel转换成一维数据时要使用参数’F’, 才是符合JS读取的顺序的。
在实际运行中，利用xarray把数据从文件夹里挨个读取出来，然后把nc数据的时间转换一下，如果读取的时间是cftime的格式则不需要转换，可以直接读取得到datetime格式的数据，然后提取某一深度的进行转换，代码中给的是第14层，也可以加多一个对深度的循环进行循环读取，随后调用函数即可。单个JSON数据的格式其实是：
{
'header':header_dict,'data':data_list}
但因为要把u v分量同时写进一个JSON中，所以则需要两个字典组成一个列表，因此使用了
json_u = gen_data_dict(u, reftime,parameterNumber, parameterNumberName)
json_v = gen_data_dict(v, reftime,parameterNumber, parameterNumberName)
json_list = [json_u, json_v]
最后利用json.dump的方式写入文件就完成了转换。