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データ読み書きの基本はNetCDFを参照。 NetCDF †NCLのファイル読み書きをNetCDFを基本に説明する。NCLはNetCDFの変数を読み込んだ時に自動的に格子情報やattributionを読み込んでくれる。NCLの利点のひとつである。 読む †まずは開きたいファイルをNCLに伝える作業を行う（Fortranでいうところのopen）。
無事にファイルを開けたら変数を取り出す。ファイル内の変数を指定するさいには->という記号を使う。
addfilesで開いたファイルから変数を読む場合，すべてのファイルで変数名が共通で，最も左の次元以外のサイズが同じでなくてはならない。
$ ncdump -h precip.mon.mean.nc とすると netcdf precip.mon.mean {
dimensions:
lon = 144 ;
lat = 72 ;
time = UNLIMITED ; // (449 currently)
variables:
... (途中省略) ...
float precip(time, lat, lon) ;
precip:long_name = "Average Monthly Rate of Precipitation" ;
precip:valid_range = 0.f, 70.f ;
precip:units = "mm/day" ;
precip:add_offset = 0.f ;
precip:scale_factor = 1.f ;
precip:missing_value = -9.96921e+36f ;
... (以下省略)
のように出る。このとき，NCLスクリプト in = addfile("precip.mon.mean.nc","r") ; ファイルを開く
x = in->precip ; ファイル内の変数precipをNCL変数xに入れる
printVarSummary(x) ; 変数xについての情報を表示
を実行すると，xにprecipのデータが入って， Variable: precip
Type: float
Total Size: 18620928 bytes
4655232 values
Number of Dimensions: 3
Dimensions and sizes: [time | 449] x [lat | 72] x [lon | 144]
Coordinates:
time: [1569072..1896312]
lat: [88.75..-88.75]
lon: [1.25..358.75]
Number Of Attributes: 15
long_name : Average Monthly Rate of Precipitation
valid_range : ( 0, 70 )
units : mm/day
add_offset : 0
scale_factor : 1
missing_value : -9.96921e+36
... (途中省略) ...
_FillValue : -9.96921e+36
のように出る。 書く †NetCDFでの書き出しも，読み込みと同様にすることでできる。つまり，まずは書き出したいファイルをaddfileを用いて指定する。 out = addfile(outfile,"c") とする。スクリプト内の変数uをuという変数名で，変数vをvという変数名で書き出したいときには， out->u = u out->v = v とすれば書き込みできるし，スクリプト内の変数名とファイルでの変数名を変えることも，もちろん可能である。 out->ucomp = u out->vcomp = v
なお，デフォルトでは2GB以上のファイルを書き出すことができないと思われる。大きなNetCDFファイルを作成したい場合には，あらかじめ，setfileoptionでNetCDFの"Format"オプションを"LargeFile"に指定する。 setfileoption("nc","Format","LargeFile")
GRIB †基本的にNetCDFと同じ。ただし読み込みしかできない。変数名はコマンドラインからncl_filedumpで確認してもよいし，getfilevarnamesで知ることもできる。 4byteバイナリ(GrADSの形式) †
DSET ^hoge.grd OPTIONS BIG_ENDIAN XDEF 360 LINEAR 0 1. YDEF 181 LINEAR -90 1. ZDEF 1 LEVELS 0 TDEF 12 LINEAR 01JAN2000 1mn VARS 1 hoge 0 99 ENDVARS のとき1ステップ目(01JAN2000)を持って来たい時は setfileoption("bin", "ReadByteOrder", "BigEndian")
hoge= fbindirread("hoge.grd",0,(/1,181,360/),"float")
のようにする。 Attributesで未定義値(undef)を設定するとよい xdef = 360 ; 経度方向のサイズ
ydef = 181 ; 緯度方向のサイズ
tdef = 12 ; 時間方向のサイズ
msgval = -1.e21 ; 未定義値が-1.e21だとする
;;; varの座標情報となる緯度，経度，時間の配列をつくる
lat = fspan(-90,90,ydef)
lat@units = "degree_N"
lon = fspan(0,359,xdef)
lon@units = "degree_E"
time = ispan(0,tdef-1,1)
time@units = "months since 2000-01-01 00:00:00"
;;; 座標変数自体にも座標をつけたほうがお行儀が良い（別に必要ないことも多い）
lat!0 = "lat"
lat&lat = lat
lon!0 = "lon"
lon&lon = lon
time!0 = "time"
time&time = time
;;; 読む
setfileoption("bin", "ReadByteOrder", "BigEndian")
var = fbindirread("./hoge.grd",0,-1,"float")
var := reshape(var,(/tdef,ydef,xdef/))
;;; varに座標情報などを付加する
var!0 = "time"
var!1 = "lat"
var!2 = "lon"
var&time = time
var&lat = lat
var&lon = lon
var@_FillValue = msgval
var@units = "degC"
var@longname = "temperature"
;;; NetCDFで出力
system("rm -f ./hoge.nc")
out = addfile("./hoge.nc","c")
att = True
att@title = "temperature data hogehoge"
att@source_file = "hoge.grd"
att@creation_date = systemfunc("date")
fileattdef(out,att) ; ファイル全体についての情報を付加
filedimdef(out,"time",-1,True) ; 時間次元をunlimitedに
out->hoge = var
ASCIIデータ †ASCIIデータを読むにはasciireadを使う。
読みたいASCIIデータのファイルにヘッダーやフッターの行が含まれていて，それを除外して値を読みたい場合，readAsciiTableが使えるかもしれない。
この関数では，xがいかなる形の配列であっても，値は各行に一つずつ書き込まれる。表のようなフォーマットで出力したいときにはwrite_tableが使えるかもしれない。 CSV †単に数値のみから構成されるCSVを読む方法は基本的にはASCIIと同じで，asciireadなどを使えばよい。 2015,1,10.0,A 2015,2,10.5,B 2015,3,11.0,C 2015,4,11.5,D 2015,5,12.0,E をstr_splitを用いて読むスクリプト例 in = asciiread("test1.csv",-1,"string")
ROW = dimsizes(in)
dum = str_split(in(0),",")
COL = dimsizes(dum)
var = new((/ROW,COL/),"string")
var(0,:) = dum
do i = 1, ROW-1
var(i,:) = str_split(in(i),",")
end do
delete([/in,dum/])
X = tofloat(var(:,2))
Y = var(:,3)
print(X)
print(Y)
この結果として， Variable: X
Type: float
Total Size: 20 bytes
5 values
Number of Dimensions: 1
Dimensions and sizes: [5]
Coordinates:
Number Of Attributes: 1
_FillValue : 9.96921e+36
(0) 10
(1) 10.5
(2) 11
(3) 11.5
(4) 12
Variable: Y
Type: string
Total Size: 40 bytes
5 values
Number of Dimensions: 1
Dimensions and sizes: [5]
Coordinates:
Number Of Attributes: 1
_FillValue : missing
(0) A
(1) B
(2) C
(3) D
(4) E
を得る。 2015,1,10.0,A 2015,2,,B 2015,3,11.0,C 2015,4,11.5, 2015,5,12.0,E をstr_split_csvを用いて読むスクリプト例 var = asciiread("test2.csv",-1,"string")
var := str_split_csv(var,",",0)
X = tofloat(var(:,2))
Y = var(:,3)
print(X)
print(Y)
この結果として， Variable: X
Type: float
Total Size: 20 bytes
5 values
Number of Dimensions: 1
Dimensions and sizes: [5]
Coordinates:
Number Of Attributes: 1
_FillValue : 9.96921e+36
(0) 10
(1) 9.96921e+36
(2) 11
(3) 11.5
(4) 12
Variable: Y
Type: string
Total Size: 40 bytes
5 values
Number of Dimensions: 1
Dimensions and sizes: [5]
Coordinates:
Number Of Attributes: 1
_FillValue : missing
(0) A
(1) B
(2) C
(3) missing
(4) E
を得る。 |
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