csvファイルのデータをnetCDFファイルに追加

Question

これは単純な/愚かな質問であれば、Rを使用することについては非常に初心です。

私は風速とcp（風力発電係数）の2列のcsvファイルを持っています。 私はまた、それぞれのグリッドポイントで3時間の風速を持つ様々なnetCDFファイル（それぞれ1年を表す）を持っています。 （緯度424、緯度412）。

各格子点でnetCDFファイルにcpの値を追加したい、つまり、Rに適したnetCDFファイルに変数としてcpを追加したいのですが、Pythonを使って少し経験があります。

ありがとうございます。

Answer 1

（1）V対cp曲線（CSVファイル）と（2）NetCDFファイルからの速度を取得するための単純な補間はできませんか？単純な補間は、Pythonでは非常に高速です（そして私もRで推測されます）。

CSVファイルのV対cp曲線が非常に詳細な場合は、最も近い近傍補間のような簡単な方法で逃げることができます。そうでない場合は、より良い選択肢があります。たとえば：

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')