用Python的netCDF4模块写nc文件

现在处理nc文件，尤其是业务化的时候，用xarray模块的比较多，因为速度更快，而且也更稳定。但是netCDF4模块也很常用，事实上我们有很多既有代码就是基于netCDF4写的。这里存一下netCDF4模式写nc文件的代码：

# -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npimport sysimport osfrom netCDF4 import Datasetimport timefrom datetime import datetime, timedeltafrom netCDF4 import num2date, date2num
def creatspinc(value, filename):    gridspi = Dataset(filename, 'w', format='NETCDF4')
   # dimensions    gridspi.createDimension('time', None)    gridspi.createDimension('lat', 1000)   #len(lat)    gridspi.createDimension('lon', 2000)   # Create coordinate variables for dimensions    times = gridspi.createVariable('time', np.float64, ('time',))    latitudes = gridspi.createVariable('lat', np.float32, ('lat',))    longitudes = gridspi.createVariable('lon', np.float32, ('lon',))
    # Create the actual variable    var = gridspi.createVariable('var', np.float32, ('time', 'lat', 'lon',))      # Global Attributes      gridspi.description = 'var'    gridspi.history = 'Created ' + time.ctime(time.time())    gridspi.source = 'netCDF4 python module tutorial'       # Variable Attributes    latitudes.units = 'degree_north'    longitudes.units = 'degree_east'    times.units = 'days since 2019-01-01 00:00:00'    times.calendar = 'gregorian'    # data    lats = np.linspace(25.,35.,1000) #notice: the last numb is not included    lons = np.linspace(95.,115.,2000) #notice: the last numb is not included
    latitudes[:] = lats    longitudes[:] = lons        #--Fill in values      var[0:value.shape[0],:,:] = value        # Fill in times    dates = []
    for n in range(var.shape[0]):        dates.append(datetime(2019, 1, 1) + n * timedelta(days=1))
    times[:] = date2num(dates, units = times.units,calendar = times.calendar)    print 'time values (in units %s): ' % times.units +'\n', times[:]
    dates = num2date(times[:], units=times.units, calendar=times.calendar)
    gridspi.close()
    return
if __name__ == '__main__':    out_dir='~/'    out_file_nc = out_dir+'out.nc'    data_nc = np.zeros(shape=(61,1000,2000))         creatspinc(data_nc, out_file_nc)