R 将csv文件中的数据添加到netCDF文件

我有一个csv文件，有两列-风速和cp（风力涡轮机功率系数）。 我还有各种netCDF文件（每个文件代表1年），每个网格点的风速为3度。（lat 424，lon 412）

---

我想在每个网格点将相应的cp值添加到netCDF文件中，即将cp作为变量添加到netCDF文件中，最好是在R中，但我也有一点使用python的经验。

您不能做一个简单的插值来获得给定的cp值（1）V vs cp曲线（CSV文件）和（2）NetCDF文件中的速度？简单的插值在Python中非常快（我猜在R中也是如此），而且（几乎…）肯定比自己实现某些东西要快

如果CSV文件中的V vs cp曲线非常详细，您可以使用类似于最近邻插值的简单方法，如果没有，还有更好的替代方法。例如：

import numpy as np
import matplotlib.pylab as pl
from scipy import interpolate

# Given combinations of velocity and cp (from CSV file):
V_csv  = np.linspace(0,10,4)
cp_csv = V_csv**2.

# Random velocities in the range {0..10} (from NetCDF file):
V = np.random.random(5)*10

# Create linear, nearest neighbour and quadratic interpolation functions
f_near = interpolate.interp1d(V_csv, cp_csv, kind='nearest')
f_lin  = interpolate.interp1d(V_csv, cp_csv, kind='linear')
f_quad = interpolate.interp1d(V_csv, cp_csv, kind='quadratic')

# Interpolate:
cp_near = f_near(V)
cp_lin  = f_lin(V)
cp_quad = f_quad(V)

# Visulalization
pl.figure()
pl.plot(np.linspace(0,10,256), np.linspace(0,10,256)**2., label='Real V vs cp curve')
pl.plot(V_csv, cp_csv, '-x', label='Given (discrete) V vs. cp curve')
pl.scatter(V, cp_near, label='nearest')
pl.scatter(V, cp_lin,  label='linear')
pl.scatter(V, cp_quad, label='quadratic')
pl.legend(frameon=False, loc='best')
pl.xlabel('V')
pl.ylabel('cp')

---

你不能做一个简单的插值来获得给定的cp值（1）V vs cp曲线（CSV文件）和（2）NetCDF文件中的速度吗？简单的插值在Python中非常快（我猜在R中也是如此），而且（几乎…）肯定比自己实现某些东西要快

如果CSV文件中的V vs cp曲线非常详细，您可以使用类似于最近邻插值的简单方法，如果没有，还有更好的替代方法。例如：

import numpy as np
import matplotlib.pylab as pl
from scipy import interpolate

# Given combinations of velocity and cp (from CSV file):
V_csv  = np.linspace(0,10,4)
cp_csv = V_csv**2.

# Random velocities in the range {0..10} (from NetCDF file):
V = np.random.random(5)*10

# Create linear, nearest neighbour and quadratic interpolation functions
f_near = interpolate.interp1d(V_csv, cp_csv, kind='nearest')
f_lin  = interpolate.interp1d(V_csv, cp_csv, kind='linear')
f_quad = interpolate.interp1d(V_csv, cp_csv, kind='quadratic')

# Interpolate:
cp_near = f_near(V)
cp_lin  = f_lin(V)
cp_quad = f_quad(V)

# Visulalization
pl.figure()
pl.plot(np.linspace(0,10,256), np.linspace(0,10,256)**2., label='Real V vs cp curve')
pl.plot(V_csv, cp_csv, '-x', label='Given (discrete) V vs. cp curve')
pl.scatter(V, cp_near, label='nearest')
pl.scatter(V, cp_lin,  label='linear')
pl.scatter(V, cp_quad, label='quadratic')
pl.legend(frameon=False, loc='best')
pl.xlabel('V')
pl.ylabel('cp')

---

我认为这篇文章会很有帮助，谢谢你的评论。我看了一下，但我的csv文件中没有lat-lon值，所以我认为该方法不可行？问题是我需要根据netCDF文件中已有的风速将cp值分配给网格点……您希望如何将

cp

映射到速度？是否存在与某个

cp

值相对应的风速范围，例如

0正是这样，因此我考虑在R中使用IF语句，但csv文件中的速度和cp值会创建功率曲线，因此在理想情况下，不是使用速度范围来等于cp，而是每个速度值都表示0.6不等于10（以你为例）但是会对应于功率曲线在该速度下的精确cp值，比如cp=6…我认为这篇文章会很有帮助，谢谢你的评论。我看了一下，但我的csv文件中没有lat-lon值，所以我认为该方法不可行？问题是我需要根据风力sp将cp值分配给网格点netCDF文件中已经存在EED…您想如何将
cp
映射到速度？是否存在与某个
cp
值相对应的风速范围，例如
0确实如此，因此我考虑在R中使用IF语句，但csv文件中的速度和cp值会创建功率曲线，因此在理想世界中，而不是使用速度范围等于cp，每个速度值表示0.6不等于10（如您的示例）但会对应于该速度下功率曲线上的精确cp值，比如cp=6…谢谢你的回答。问题是，曲线方程中有一个变量，它也随风速值而变化，但我没有方程显示这种关系…是的，对不起，我没有解释清楚。简言之，我没有方程关于图表，我正在尝试附加图表，但我是这个网站的新手。谢谢你的回复。问题是，图表的方程式有一个变量，它也随风速值而变化，但我没有显示这种关系的方程式…是的，很抱歉，我没有解释清楚。简言之，我没有关于风速的方程式图，我试图附加的图表，但我是新到这个网站。