importxarrayasxrimportcartopy.crsasccrsUSA_PROJ=ccrs.AlbersEqualArea(central_longitude=-97.,central_latitude=38.)g_simple=ds_by_month.t2m.plot(x='longitude',y='latitude',col='month',col_wrap=6,aspect=ds.dims['longitude']/ds.dims['latitude'],subplot_kws=dict(projection=USA_PROJ),add_colorbar=Fals

有没有办法将时间维度相同但空间域不同的2个或多个netCDF文件合并为一个netCDF文件？空间域由纬度和经度坐标指定？在xarrayconcat、merge等文档中，他们说他们使用单一维度 最佳答案 我对您的问题的理解是，您想打开多个netcdf文件，其中包含数据的不同空间部分，其中整个数据集已沿lat和分割经.如果是这样的话，恐怕xarray目前不支持这个，我在xarraygithubhere.上询问了完全相同的问题在SOhere.上也询问了同样的事情那里提到的concat解决方案将起作用。在我的例子中，我随后想将连接的数据集保

python中基于xarray处理netcdf文件时，使用dask加速处理速度在处理高分辨率气象文件netcdf格式文件时，常规的处理速度太慢！！数据量过大，造成卡死，真是上头！！！先不要想着新装内存，虽然我差点京东下单！话不多说首先需要先安装好dask包！！！1、以日数据气温数据netcdf文件为例。图中是两个打开方式，其中air是气温变量。data_dask是使用dask,chunks则是以经纬度10度为间隔划分块。进而分块处理。data_nodask常规打开方法。2、以按年平均举例，查看两者速度！可以看到，文件按照chunks字典被划分为1550个chunks。求年均耗时68.8ms!若

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