Python 为什么对于CDF文件来说，从NumPY阵列读取速度如此之慢

我有一个简单的netCDF文件，它有一个数据立方体，即LAT、LONG、TIME和3维，它存储温度。它以蒙蔽数组的形式存储在NumPy中。下面的代码将其提取为CSV格式。但处理20MB文件的速度非常慢，即每次迭代需要20秒，因此我总共有4*548*20秒=43840秒=703分钟=12小时

若你们看有注释的行需要很长的时间，它需要更多的时间。我相信在NumPy中，每个单元都有一个从Python到C代码的转换。不确定在下面的场景中如何解决。请告知。谢谢

#conda安装-y-c conda forge iris
进口虹膜
将cf_单位作为单位导入
将numpy作为np导入
导入日期时间
导入urllib.request
从操作系统导入路径
def make_data_object_name（数据集名称、年、月、日、小时、实现、预测期）：
template_string=“prods_op{}{:02d}{:02d}{:02d}{:02d}}{:02d}{:02d}}{:02d}{:03d}.nc”
返回模板\u string.format（数据集\u名称、年、月、日、小时、实现、预测\u期间）
def下载数据对象（数据集名称、数据对象名称）：
url=”https://s3.eu-west-2.amazonaws.com/“+数据集\u名称+”/“+数据对象\u名称”
urllib.request.urlretrieve（url，数据对象名称）#使用相同的名称保存在此目录中
def load_data（）：
文件名='prods_op_mogreps-uk_20140101_03_02_003.nc'
如果路径不存在（文件名）：
#obj_名称=制造_数据_对象_名称（'mogreps-uk'，2014,1,1,3,2,3）
下载数据对象（'mogreps-uk'，文件名）
listofcubes=iris.load（文件名）
空气温度=管道提取列表（“空气温度”）
表面温度=空气温度[0]
dim\u time，dim\u lat，dim\u long=“时间”，“栅格纬度”，“栅格经度”
时间线=表面温度坐标（变暗时间）。点
时间自=str（表面温度坐标（尺寸时间）。单位）
横向跳线=表面温度坐标（尺寸横向）点
长电线=表面温度坐标（尺寸长）点
时间记录=[str（单位num2date（时间记录[i]，时间自，单位日历\U标准）]，用于输入i
范围（长度（时间线））]
lat_记录=[lat_线[lat_记录]（LAN（lat_线））]
long_records=[long_cords[long_recorded]用于范围内记录的long_（len（long_cords））]
打印（len（时间记录）、len（横向记录）、len（纵向记录））
打印（表面温度形状）
数据尺寸=透镜（表面温度形状）
打印（“文件写入开始-->”，datetime.datetime.now（）
以open（filename+'.curated'，w'）作为文件句柄：
对于t，枚举中的时间记录（时间记录）：#迭代时间-4
如果数据大小=3，则t_a=表面温度[t]，否则表面温度[t][0]
对于lat，枚举中的lat_记录（lat_记录）：#迭代lat-548
lat_a=t_a[lat]
iter\u start\u time=datetime.datetime.now（）
横向线=列表（）
对于lng，枚举中的long_记录（long_记录）：#迭代long 421
data=str（lat_a[lng].data.min（））需要很长时间
lat_行。追加（时间记录+'，'+str（lat_记录）+'，'+str（长记录）+'，'+data++'\n'）
filehandle.writelines（横向线）
打印（t，时间记录，纬度，纬度记录，“以秒为单位的时间->”，
（datetime.datetime.now（）-iter\u start\u time）.seconds）
如果名称=“\uuuuu main\uuuuuuuu”：
加载_数据（）

首次使用iris.load读取多维数据集时，实际数据数组不会加载到内存中（请参见《iris用户指南》中的）。因为在访问

子多维数据集.data

之前要对多维数据集进行切片，所以实际加载是针对每个切片分别进行的。因此，每次执行“TAKES_LONG_time”行时，您都要返回并访问NetCDF文件

要在开始循环之前将所有内容加载到内存中，只需添加一行

surface_temp.data

---

这应该会加快速度，但可能并不理想，这取决于您有多少可用内存。可以通过在for循环中选择不同的级别来实现数据（即

ta.data

或

la.data

）。

澄清一点：在

filehandle.writelines（lat\u行）

中有多少行要写入？从代码中我推断，如果数据是时间x纬度x长度x温度，那么

lat_a[lng]

应该已经是标量了-那么为什么要在

lat_a[lng].data.min（）中调用
.min（）
？