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TA贡献1946条经验 获得超3个赞
我的理解是您的数据格式需要
LAT1 LON1 FLUX1
LAT2 LON2 FLUX2
在这种情况下,您不需要多个 for 循环,您可以将所有三个数组传递给该nditer方法,然后使用它一次性csvwriter.writerows写入所有值。
这是一个基于您的场景的示例
import numpy as np
import csv
LAT_MIN = 34.675
LAT_MAX = 38.275
LON_MIN = 124.625
LON_MAX = 130.795
# path = 'BESS_PAR_Daily.A2015004.nc_output.csv' # "File That contains the Values Of Air_Flux"
# flux = np.genfromtxt(path, delimiter=',') # Reading Data from File
# latData = np.arange(LAT_MIN, LAT_MAX, 0.05)
# lonData = np.arange(LON_MIN, LON_MAX, 0.05)
flux = np.array([1,2,3,4,5])
latData = np.array([1,2,3,4,5])
lonData = np.array([1,2,3,4,5])
with open('data.csv', 'w') as file:
writer = csv.writer(file, delimiter=',')
for x,y,z in np.nditer([latData.T, lonData.T, flux], order='C'):
writer.writerow([x,y,z])
你也不需要,file.close()因为with块会照顾它
TA贡献1921条经验 获得超9个赞
由于通量值存储在这些 Lat 和 Lons 之间,因此在跨 Lon 迭代 Lat 值之后,我获取了跨通量的 lat 和 lon 索引:
writer.writerow([x, y, flux[lat.index, lon.index]])
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