python安装读取grib库总结(推荐)_Python

python安装读取grib库总结(推荐)

2020-06-26 13:04毛发浓密的猿工科研备忘 Python

这篇文章主要介绍了python安装读取grib库总结,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

无论安装以下哪种库，强烈建议在新环境下安装，之前在base环境下安装各种报错！！！如何在新环境下安装可参见我之前的总结或网上其他文章。

不推荐方法

1.pygrib
pygrib库基于python2.4+、numpy、pyproj、Jasper和GRIB_API，依赖库基于Linux或MacOS，GRIB_API将于2020年6月30日正式被ecCodes取代。因此，不推荐使用pygrib库。
2.GDAL
可于window下安装，安装简单，但是需借助wgrib2查看grib变量所在通道，因此不推荐。

推荐方法

xarray搭配cfgrib
优点：Linux windows MacOS均可用，安装较简单，强烈建议在新环境下安装各所需库
安装步骤：

1，新建新环境
conda creat -n cfgrib_env python=3.7.0

2.启动虚拟环境
source activate cfgrib_env

3.安装spyder xarray eccodes cfgrib及其他所需依赖库
ps:可用pip或conda安装，eccodes无需配置（有些地方写需要配置路径）

4.在新环境下启动spyder（base或其他环境下启动的spyder无效）
切换到安装路径并执行：~/anaconda3/envs/cfgrib_env/bin$ ./spyder

5.写入代码

				?

									import xarray as xr

									import cfgrib

									ds = xr.open_dataset('/1.grib2',engine='cfgrib')

提示错误：

				?

									DatasetBuildError: multiple values for unique key, try re-open the file with one of:

									  filter_by_keys={'typeOfLevel': 'unknown'}

									  filter_by_keys={'typeOfLevel': 'surface'}

									  filter_by_keys={'typeOfLevel': 'isobaricInhPa'}

									  filter_by_keys={'typeOfLevel': 'meanSea'}

									  filter_by_keys={'typeOfLevel': 'depthBelowLandLayer'}

									  filter_by_keys={'typeOfLevel': 'heightAboveGround'}

									  filter_by_keys={'typeOfLevel': 'heightAboveGroundLayer'}

									  filter_by_keys={'typeOfLevel': 'tropopause'}

									  filter_by_keys={'typeOfLevel': 'maxWind'}

									  filter_by_keys={'typeOfLevel': 'heightAboveSea'}

									  filter_by_keys={'typeOfLevel': 'isothermZero'}

									  filter_by_keys={'typeOfLevel': 'pressureFromGroundLayer'}

									  filter_by_keys={'typeOfLevel': 'sigmaLayer'}

									  filter_by_keys={'typeOfLevel': 'sigma'}

									  filter_by_keys={'typeOfLevel': 'potentialVorticity'}

莫慌！！！
这是因为目前cfgrib库无法同时读取多个typeOfLevel，因此我们只需要根据提示筛选我们需要的数据就行了。原程序添加所需数据为：

				?

									ds = xr.open_dataset('/1.grib2',engine='cfgrib',backend_kwargs=

									{'filter_by_keys':

									{

									'typeOfLevel': 'surface'

									}

									}

									)