提取3D（time，lat，lon）数组中的每个值并创建一个列表或一维数组

问题描述：

请原谅我，如果这很简单，但我是python的新手。我每天都有一个数据点，每个纬度（180度）和经度（360度）和时间（6624）是一个三维数组，具有numpy.shape（时间，纬度，经度）。我试图提取每一个风速并将其放入一个新的数组或列表中，以便我可以绘制直方图或概率密度函数。有没有在Python中提取每个这些值的方法？提取3D（time，lat，lon）数组中的每个值并创建一个列表或一维数组

你的意思是你需要每一行矩阵与拉特，长和时间来生成函数？ – skrubber

是的，对于每个经纬度单元，有6624天的风速数据，其中一个值是单个值，并且该点能够查看特定单元格并提取6624个风速来创建直方图。感谢您提供的任何见解。 – laff

提供了几行3D数组，因为切片将根据数组的形状而变化 – skrubber

答

所以如果你做wind_speedjja.shape你会得到(6624, 180, 360)？

这不是一个有效的答案，更多的是用嵌套循环进行说明。

all_wsp = np.array([]) 
mtx = wind_speed.shape 
for idx_lat in range(mtx[1]): 
    for idx_long in range(mtx[2]): 
     lat_long_wsp = wind_speed[:, idx_lat, idx_long] 
     # do a plot on lat_long_wsp, or your histogram 
     all_wsp = np.concatenate((all_wsp, lat_long_wsp)) 
     # all_wsp will be all single values in a flattened array

如果你只是扁平阵列后，做flat_wsp = windspeed.flatten()。

是的，那是wind_speedjja的形状。 – laff

该代码看起来可能有效。我现在正在测试它，但是，有了这么多的数据点，它需要很长时间。一旦我得到结果，我会更新。谢谢！ – laff

是的，这段代码运行良好。感谢您的帮助！ – laff

答

您的数据很大，所以您必须先采用全球方法。

当作玩具例子：

from pylab import * 

wind = rand(662,18,36) 
means = wind.mean(axis=0) 
subplot(121) 
hist(means.ravel(),100) 
subplot(122) 
imshow(means) 
colorbar() 
show()

然后你可以决定你将调整哪些区域。

提取3D（time，lat，lon）数组中的每个值并创建一个列表或一维数组

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