Arrays 如何初始化多维数组以使用Julia'；是否在不同文件中的同一个变量上使用s ncread（）？

我正在使用Julia 0.5.0中的NetCDF包从10个不同的NetCDF文件中读取相同的多维变量。有没有更好的方法来循环文件并将它们合并到一个总体多维数组中，而不是像我现在这样创建一个数组数组

目前，我的代码设置如下：

files = ["file1", "file2", "file3", ... , "file10"] 
#length(files) = 10

var = Array{Array}(10)

for i in collect(1:1:10)
    var[i] = ncread(files[i], "x")
end

在哪里

size(var) = 10

size(var[1]) = (192,59,193) #from file1
.
.
.
size(var[10]) = (192,59,193) #from file10

这是可行的，但不是理想的格式，因为我稍后要在当前子数组中沿维度Y取平均值。理想情况下，我希望使用

ncread（）

将

x

读入一个多维数组

var

，这样大小就像

size(var) = (10,192,59,193)

在哪里

我认为

hcat（）

或

推！（）

可能是必需的，但我不确定如何在for循环之前初始化多维数组以说明

ncread（）

输出？我必须对文件中的~8个变量执行此操作，在调用

ncread（）

NCO用于此操作之前，我不知道不同变量的尺寸或长度：

ncecat in*.nc out.nc

然而，用这么少的代码做这么多的事情可能会导致你的脑袋爆炸。

NCO使用以下方法：

ncecat in*.nc out.nc

---

然而，用这么少的代码做这么多的事情可能会让你的脑袋爆炸。

我想这正是我想要的，因为我最终创建了复合分析，但是在调用

ncecat

时，有没有办法减少不必要的变量维度？我正在合成具有不必要方位角和时间维度的轴对称分析，最好先减小输出文件的大小。如果这些维度是“不必要的”，那么它们就是我所说的退化，即大小为1，并且不占用额外的空间。退化维度和非退化维度也可以在手册中描述的浓缩之前平均（使用ncwa）或超标线（使用-d）。我认为这正是我所寻找的，因为我最终创建的是复合分析，但是在调用

ncecat

时，有没有办法减少不必要的变量维度？我正在合成具有不必要方位角和时间维度的轴对称分析，最好先减小输出文件的大小。如果这些维度是“不必要的”，那么它们就是我所说的退化，即大小为1，并且不占用额外的空间。退化和非退化尺寸也可以在手册中所述的缩合之前在（使用ncwa）或超标线（使用-d）上求平均值。

ncecat in*.nc out.nc