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Acceso a Datos Científicos Multidimensionales Usando Python

Kevin Butler, 10 de Junio 2015


Con el lanzamiento de 10.2, una nueva librería de Python, netCDF4, comenzó a ser parte de la plataforma ArcGIS. NetCDF4 le permite fácilmente inspeccionar, leer, agregar y escribir archivos netCDF. NetCDF (Network Common Data Form) es el más importante formato para almacenar y compartir datos científicos. La plataforma ArcGIS ha tenido herramientas de geoprocesamiento las cuales leen y escriben datos netCDF4 desde la versión 9.x. Sin embargo, puede haber momentos en los que es posible que desee acceder o crear datos netCDF utilizando Python directamente. Hay cuatro formas de interactuar con archivos netCDF en ArcGIS; las herramientas de geoprocesamiento, la clase de ArcPy NetCDFFileProperties, el nuevo módulo de Python netCDF, y el Dataset Multidimensional Mosaic. El método que use depende de lo que está tratando de lograr. Un resumen de las diferentes maneras de interactuar con archivos netCDF aparece en la tabla citada al final. Este blog está enfocado en la nueva librería de Python netCDF4.

La librería netCDF4 hace fácil para los desarrolladores leer y escribir archivos netCDF. Por ejemplo, este fragmento de código abre un archivo netCDF, determina su tipo, e imprime el primer valor de los datos:


¿NetCDF4 almacena los datos leídos de un archivo netCDF en un arreglo numPy. Esto significa que tiene acceso a la poderosa sintaxis de seccionamiento de las matrices numPy. El seccionamiento permite extraer parte de los datos mediante la especificación de índices. La variable tmin en el ejemplo de arriba tiene tres dimensiones: año, latitud y longitud. Usted puede especificar el índice (o rango de índices) seccionar un cubo de datos tridimensional en un cubo más pequeño. Este es un fragmento de código extrae los datos de los primeros cinco años para la variable tmin y muestra un resumen de estadística.


  • Construir herramientas de geoprocesamiento personalizadas que procesen datos netCDF (ver la Creación del Cubo Espacio Tiempo en la caja de herramientas Espacio-Tiempo Patentado para Minería por ejemplo).
  • Realizar seccionamiento avanzado (sub-configurado) de un archivo netCFD. Por ejemplo, esta declaración lee los datos para todos los otros años de la variable tmin

Los saltos sobre los datos se conocen en algún momento como la especificación de un paso.

  • Leer archivos netCDF que contienen grupos. El último modelo de datos netCDF, netCDF – 4, soporta la organización de variables, dimensión y atributos en grupos jerárquicos dentro del archivo. La herramienta Multidimension fue diseñada y construida basada en una versión reciente del modelo de datos netCDF, la cual no soportaba grupos de datos y por lo tanto sólo se puede acceder al primer grupo en el archivo

  • Ingresar a datos científicos almacenados en un servidor remoto. El módulo netCDF soporta el protocolo OPeNDAP. Este protocolo es ampliamente utilizado en las ciencias de la tierra para entregar datos científicos. Para acceder a los datos almacenados en un servidor remoto, puede especificar un URL OPeNDAP en lugar de un nombre de archivo en el método del conjunto de datos. Por ejemplo, este código se abrirá un conjunto de datos en un servidor remoto:
  • Vea http://unidata.github.io/netcdf4-python/ para obtener documentación del módulo netCDF.

    Métodos de interacción con archivos netCDF:


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