Wie füge ich zwei oder drei 3D-Arrays in Python zusammen?

Question

Ich habe Zeitreihendaten im HDF-Format. Ich verwende den folgenden Code, um die Daten aus den hdf-Dateien zu lesen. Jetzt habe ich versucht, Daten auf der Grundlage der Breite und Länge für die Daten mit jdn (julian Tag-Nummer) zu verbinden. Daten mit dem gleichen julianischen Tag stellen die kontinuierliche Raumdaten

import glob 
import numpy as np 
import os 
from pyhdf.SD import SD,SDC 


files = glob.glob('MOD04*') 
files.sort() 
for f in files: 
    product = f[0:5]+ '-Atmospheric Product' 
    year = f[10:14] 
    jdn = f[14:17] # julian day number 

    # Read dataset. 
    hdf = SD(f, SDC.READ) 
    data3D = hdf.select('Deep_Blue_Aerosol_Optical_Depth_550_Land') 
    data = data3D[:,:].astype(np.double) 

    # Read geolocation dataset 
    lat = hdf.select('Latitude') 
    latitude = lat[:,:] 
    lon = hdf.select('Longitude') 
    longitude = lon[:,:] 

meine Daten in dieser Verbindung gebunden sind: https://drive.google.com/folderview?id=0B2rkXkOkG7ExX2lTTWEySU1fOWc&usp=sharing

Answer 1

Numpy des hstack, vstack oder dstack (abhängig von der Achse Sie möchten die beitreten Arrays) verbinden mehrdimensionale Arrays.

Beachten Sie, dass für MODIS Aerosol Daten speziell, hstack mit den Arrays verbinden behält sich das Recht einen Fehler aus, weil manchmal die Arrays 203 x 135 und manchmal 204 x 135, so dass die horizontale Dimension immer

Gebäude wird nicht überein auf Ihrem Code (nicht schön, aber funktional):

import glob 
import numpy as np 
import os 
from pyhdf.SD import SD,SDC 


files = glob.glob('MOD04*') 
files.sort() 
for n, f in enumerate(files): 
    product = f[0:5]+ '-Atmospheric Product' 
    year = f[10:14] 
    jdn = f[14:17] # julian day number 

    # Read dataset. 
    hdf = SD(f, SDC.READ) 
    data3D = hdf.select('Deep_Blue_Aerosol_Optical_Depth_550_Land') 
    data = data3D[:,:].astype(np.double) 

    # Read geolocation dataset 
    lat = hdf.select('Latitude') 
    latitude = lat[:,:] 
    lon = hdf.select('Longitude') 
    longitude = lon[:,:] 

    if n != 0 and jdn != old_jdn: 
     #do analysis; write to file for later analysis; etc. 
     pass 

    if n == 0 or jdn != old_jdn: 
     data_timeseries = data 
     latitude_timeseries = latitude 
     longitude_timeseries = longitude 
    else: 
     data_timeseries = np.vstack((data_timeseries, data)) 
     latitude_timeseries = np.vstack((latitude_timeseries, latitude)) 
     longitude_timeseries = np.vstack((longitude_timeseries, longitude)) 

    print data_timeseries.shape 
    print latitude_timeseries.shape 
    print longitude_timeseries.shape 

    old_jdn = jdn