读取、写入和合并pkl文件1 .读取pkl文件2 .写入pkl文件2 .合并pkl文件
1 .读取pkl文件importpickleinf=pickle.load (open (d : (项目(NC数据(weekly ) average.PKL )，' rb ' ) (prinkle )
2 .写入pkl文件importpicklewithopen (d : ) (项目(NC data (test _ SST _ u _ v _ wind _ u _ v _ current ' Rb ' ) ) 输入范围(0) 0， 100 ) : data _ daily _ inference2[ ' SST ' ] [ I ]=data _ daily _ inference2[ ' SST ' ] [ I ]-273.15 #密钥为' SST )将转换后的SST写入原始文件f2.close ) #， 文档print )关闭data_daily_infer合并转换的数据2.pkl文件importpickleimportnumpyasnpimportpandasaspdwithopen (d : ) asf:a=pickle.load(f ) #要合并的pkl文件awithopen (d :projectsNC data\ weekly2. pkl )，' rb ' ) ASF 3333333 在此情况下，七个key#a文件的每个数组shape为[104、20、100； b文件的每个数组shape为[2087、20、100]； 因此，合并后的新文件数组shape为[ 2191，20，100 ] dates _ weekly=PD.date _ range (start=' 1979-01-01 '，end=' 2200 ) dype=NP.float32 ) m _ v _ wind=NP.zeros ((2191，20，100 )，dtype=np.float32 ) m _ u _ current=NP.zerr dype=NP.float32 ) m _ v _ current=NP.zeros ((2191，20，100 )，dtype=np.float32 ) #使用numpy.append排列同一维数组axis=0) m_p_surf=NP.append ) b ) p_surf )，a['U_WIND']，axis=0(m _ v _ wind=NP.append (b axis=0) m_u axis=0) m _ v_current=NP.append (b (v _ current )，a ) v _ current )，axis=0) dataset _ a ' U_WIND': m_U_WIND，' v _ wind ' : m _ v _ current ' : m _ v _ current，' p _ surf '