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sophy

so:

import numpy as np
import scipy as sp
from Scientific.IO.NetCDF import *

def read_var(fid,var_name):
   invar=fid.variables[var_name]
   var=invar.getValue()
   return var

fid=NetCDFFile(file_in,'r')
x=read_var(fid,'x')

sophy

Das array wird aus einer Datei eingelesen. Und ja, ich schätze mit den älteren Versionen ist es verschachtelt. Habe gerade probiert es mir so
print x[j][0]
auszugeben, und ich erhalte endlich den tatsächlichen Wert '0.0'. Allerdings läuft das Programm so dann nur unter den älteren Versionen, unter ...

sophy

Es wird lediglich gecheckt, ob das array Element ungleich Null ist:
[python]
for j in range(whatever):
if x[j]!=0:
y[j]=np.masked
[/python]
Wenn ich mir explizit x[j] ausgeben lasse, dann erscheint auf Rechner1 '0.0' auf Rechner2 'array(0.0, 'f')'. Deswegen war ich ursprünglich stutzig geworden.

sophy

Hallo,
in meinem Programm wird in einer if-Abfrage der Wert einer Variablen abgefragt. Auf Rechner1 trifft die Bedingung zu, auf Rechner2 nicht. Auf der Suche nach dem Grund habe ich herausgefunden, dass auf Rechner1 die Variable den type 'numpy.ndarray' hat, auf Rechner2 allerdings lediglich 'array ...

sophy

ok ok ok, ich nehme die Frage zurück. Ein test numpy.ndarray bekomme ich in NetCDF abgespeichert, der Syntax stimmt also. Nur mein spezielles array tuts nicht, irgendwas ist da faul.

sophy

Hallo!

mit type 'f' kommt folgende Fehlermeldung:

Traceback (most recent call last):
File "./gme_cs_pdf_z_height.py", line 374, in <module>
out1.assignValue(cs_DBZ)
TypeError: Array can not be safely cast to required type

'd' ist meine ich auch richtig, wenn ich den type eines Eintrages ...

sophy

Hallo!
ich möchte meinen output gerne im NetCDF Format abspeichern. Bei den Daten, die type array sind ist das kein Problem. Mit denen vom type numpy.ndarray gibt es Probleme. So speicher ich die Daten:

fid=NetCDFFile(out_file,'w')
fid.createDimension('numLevel',60)
fid.createDimension('numProf ...

sophy

Nur noch zur Info: Die Identifikation von NaNs funktioniert nur folgendermassen:

array2=numpy.ma.array(array1,mask=numpy.isnan(array1))

sophy

Super, das funktioniert tatsächlich auf Anhieb! Werd mich da direkt mal einlesen was man da so alles mit machen kann. Vielen Dank!

sophy

Hallo!

Ich habe ein scheinbar triviales Problem:
Ich möchte auf ein array ein Skalar addieren, also auf jedes Element: array2=array1+30. Das Problem: in dem array stehen auch nans. Ich bekomme folgende Fehlermeldung:

Traceback (most recent call last):
File "./gme_cs_pdf_z_height.py", line 554, in ...

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Re: Verschiedener type je nach numpy Version

Re: Verschiedener type je nach numpy Version

Re: Verschiedener type je nach numpy Version

Verschiedener type je nach numpy Version

numpy.ndarray netcdf

numpy nan add