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python很多库支持了对nc格式文件的读取，比如NetCDF4，PyNio(PyNio和PyNgl可以看做是NCL的Python版本)以及Xarray等等。
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我最初使用PyNio，但是由于NCL到Python的移植并不完全，导致目前远不如直接使用NCL方便，而在接触Xarray库后，发现其功能强大远超NCL(也可能是我NCL太菜的原因)。
安装同其它库一致：
我这里以一套中国逐日最高温度格点资料(CN05.1)为例，其水平精度为0.5°X0.5°。
可以看到，文件的坐标有时间， 经度，纬度，变量有日最高温
我们将最高温数据取出
这与Linux系统中的ncl_filedump指令看到的信息是类似的
Xarray在读取坐标信息时，自动将时间坐标读取为了datetime64 格式，这对我们挑选目的时间十分方便。Xarray通常与pandas配合使用。
比如我们想选取1979.06.01-1979.06.20时期数据，我们只需
再比如我们想选取夏季数据时，只需
更多的时间操作同python的datetime函数类似。
当我们想选取特定经纬度范围(高度)的数据时，.loc[]函数同样可以解决。
在这里，我选取了40°N-55°N，115°E-135°E范围的数据
甚至，我们还可以套娃，同时叠加时间和范围的选取
这足够满足常用到的数据索引要求。
对于这类简单排列的.txt文件，可以通过np.load读取，用pandas的.read_csv更为方便
读取txt的同时，对每列赋予了一个列名，通过data.a可以直接按列名调用相应数据。
对于较复杂的.txt文件，仍可通过该函数读取
skiprows=5跳过了前5行的文件头，sep='\s+'定义了数据间隔为空格，这里用的是正则表达。
pd.read_csv函数有很多的参数，可以处理各种复杂情况下的文本文件读取。
grib文件可通过pygrib库读取
import pygrib
f = pygrib.open('xxx.grb')
前几文主要讲的是如何处理Xarray中的DataArray和DataSet，现在分享一下如何从nc文件或其他文件中读取数据，以及如何将处理好的数据输出成一个nc文件。
首先还是要再强调DataArray和DataSet的区别，DataArray是一个带标签结构的数组，DataSet是一个数据集，这意味着，从一个nc文件中读取到的全部信息构成了一个DataSet，而nc文件中的某一个变量是一个DataArray。
反之，我们要将一个数据写成nc文件，那么就是要创建一个DataSet。
这个数据结构有点像站点数据，对xy维设定了两层，分别是经纬度，还有一维时间维(whatever，反正是随便创建一个DataSet)。
就可以输出成nc文件了。
当然还可以更懒一点，
直接将abc这个DataArray转成DataSet，DataArray的标签和纬度信息会自动转换。
之后使用to_netcdf即可。
读取的语句也十分简单。
函数只需要基本的路径及文件名，无需像NCL一样声明状态'r'。
Xarray读取多文件也提供了相应函数(我目前没有使用过，我通常都是使用CDO提前处理，大家可以自行尝试)。
根据官方的介绍，Xarray也支持grib文件的读取。
前提是需要一个解码库"eccodes"
或者利用Xarray借助PYNIO去读。
官方文档中还有一部分是关于画图的，然而画图部分个人认为使用matplotlib+cartopy的组合更加灵活，因此Xarray系列到这里应该就完结了。
下一步的计划是按照魏凤英老师的统计方法一书，试着将常用的气象统计方法利用python去实现，但是水平实在有限。
对于气象绘图来讲，第一步是对数据的处理，通过各类公式，或者统计方法将原始数据处理为目标数据。
按照气象统计课程的内容，我给出了一些常用到的统计方法的对应函数：
在计算气候态，区域平均时均要使用到求均值函数，对应NCL中的dim_average函数，在python中通常使用np.mean()函数
numpy.mean(a, axis, dtype)
假设a为[time,lat,lon]的数据，那么
需要特别注意的是，气象数据中常有缺测，在NCL中，使用求均值函数会自动略过，而在python中，当任意一数与缺测(np.nan)计算的结果均为np.nan，比如求[1,2,3,4，np.nan]的平均值，结果为np.nan
因此，当数据存在缺测数据时，通常使用np.nanmean()函数，用法同上，此时[1,2,3,4，np.nan]的平均值为(1+2+3+4)/4 = 2.5
同样的，求某数组最大最小值时也有np.nanmax(), np.nanmin()函数来补充np.max(), np.min()的不足。
其他很多np的计算函数也可以通过在前边加‘nan’来使用。
另外，
也可以直接将a中缺失值全部填充为0。
np.std(a, axis, dtype)
用法同np.mean()
在NCL中有直接求数据标准化的函数dim_standardize()
其实也就是一行的事，根据需要指定维度即可。
皮尔逊相关系数：
相关可以说是气象科研中最常用的方法之一了，numpy函数中的np.corrcoef(x, y)就可以实现相关计算。但是在这里我推荐scipy.stats中的函数来计算相关系数：
这个函数缺点和有点都很明显，优点是可以直接返回相关系数R及其P值，这避免了我们进一步计算置信度。而缺点则是该函数只支持两个一维数组的计算，也就是说当我们需要计算一个场和一个序列的相关时，我们需要循环来实现。
其中a[time,lat,lon]，b[time]
(NCL中为regcoef()函数)
同样推荐Scipy库中的stats.linregress(x,y)函数：
slop: 回归斜率
intercept：回归截距
r_value： 相关系数
p_value： P值
std_err： 估计标准误差
直接可以输出P值，同样省去了做置信度检验的过程，遗憾的是仍需同相关系数一样循环计算。
