Constraint Mismatch Fehler

Question

ich den folgenden Code leite eine einfache Liniendiagramm zu erstellen:

import matplotlib.pyplot as plt 
import iris 
import iris.coord_categorisation as iriscc 
import iris.plot as iplt 
import iris.quickplot as qplt 
import iris.analysis.cartography 
import matplotlib.dates as mdates 

def main(): 
    #bring in all the files we need and give them a name 
    TestFile= '/exports/csce/datastore/geos/users/s0XXXX/Climate_Modelling/AFR_44_tas/Historical/1950-2005/tas_AFR-44_MOHC-HadGEM2-ES_historical_r1i1p1_CLMcom-CCLM4-8-17_v1_mon_194912-200512.nc' 

    #Load exactly one cube from given file 
    TestFile = iris.load_cube(TestFile) 

    print TestFile 

    #adjust longitude as data is out by 180degrees 
    #remove flat latitude and longitude and only use grid latitude and grid longitude which are in the 3rd and 4th column of the file 

    lats = iris.coords.DimCoord(TestFile.coords()[3].points[:,0], \ 
           standard_name='latitude', units='degrees') 
    lons = TestFile.coords()[4].points[0] 
    for i in range(len(lons)): 
     if lons[i]>100.: 
      lons[i] = lons[i]-360. 
    lons = iris.coords.DimCoord(lons, \ 
           standard_name='longitude', units='degrees') 
    TestFile.remove_coord('latitude') 
    TestFile.remove_coord('longitude') 
    TestFile.remove_coord('grid_latitude') 
    TestFile.remove_coord('grid_longitude') 
    TestFile.add_dim_coord(lats, 1) 
    TestFile.add_dim_coord(lons, 2) 

    #we are only interested in the latitude and longitude relevant to Malawi 

    Malawi = iris.Constraint(longitude=lambda v: 32.5 <= v <= 36., \ 
         latitude=lambda v: -17. <= v <= -9.) 

    TestFile = TestFile.extract(Malawi) 

    #data is in Kelvin, but we would like to show it in Celcius 
    TestFile.convert_units('Celsius') 

    #We are interested in plotting the graph with time along the x ais, so we need a mean of all the coordinates, i.e. mean temperature across whole country  
    iriscc.add_year(TestFile, 'time') 

    TestFile = TestFile.aggregated_by('year', iris.analysis.MEAN) 

    TestFile.coord('latitude').guess_bounds() 
    TestFile.coord('longitude').guess_bounds() 
    TestFile_grid_areas = iris.analysis.cartography.area_weights(TestFile) 
    TestFile_mean = TestFile.collapsed(['latitude', 'longitude'], 
                iris.analysis.MEAN, 
                weights=TestFile_grid_areas) 


    #set major plot indicators for x-axis            
    plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.YearLocator(5)) 

    #assign the line colours 
    qplt.plot(TestFile_mean, label='TestFile', lw=1.5, color='blue') 

    #create a legend and set its location to under the graph 
    plt.legend(loc="upper center", bbox_to_anchor=(0.5,-0.05), fancybox=True, shadow=True, ncol=5) 

    #create a title 
    plt.title('Mean Near Surface Temperature for Malawi', fontsize=11) 

    #create the graph 
    plt.grid() 

    iplt.show() 

if __name__ == '__main__': 
    main() 

Dies funktioniert gut für die Mehrheit der Dateien, aber zwei Klimamodelle, kommen mit Constraint Mismatch Fehler auf:

runfile('/exports/csce/datastore/geos/users/s0XXXX/Climate_Modelling/Python Code and Output Images/Line_Graph_Temp_Test.py', wdir='/exports/csce/datastore/geos/users/s0XXXX/Climate_Modelling/Python Code and Output Images') 
Traceback (most recent call last): 

File "<ipython-input-83-4f4457568a8f>", line 1, in <module>  runfile('/exports/csce/datastore/geos/users/s0XXXX/Climate_Modelling/Python Code and Output Images/Line_Graph_Temp_Test.py', wdir='/exports/csce/datastore/geos/users/s0XXXX/Climate_Modelling/Python Code and Output Images')  

File "/usr/lib/python2.7/site-packages/spyderlib/widgets/externalshell/sitecustomize.py", line 685, in runfile  
execfile(filename, namespace) 

File "/usr/lib/python2.7/site-packages/spyderlib/widgets/externalshell/sitecustomize.py", line 78, in execfile 
builtins.execfile(filename, *where)  

File "/exports/csce/datastore/geos/users/s0XXXX/Climate_Modelling/Python Code and Output Images/Line_Graph_Temp_Test.py", line 84, in <module> 
main() 

File "/exports/csce/datastore/geos/users/s0XXXX/Climate_Modelling/Python Code and Output Images/Line_Graph_Temp_Test.py", line 21, in main  
TestFile = iris.load_cube(TestFile)  

File "/usr/lib64/python2.7/site-packages/iris/__init__.py", line 338, in load_cube  
raise iris.exceptions.ConstraintMismatchError(str(e))   

ConstraintMismatchError: failed to merge into a single cube.  
    cube.standard_name differs: None != u'air_temperature'  
    cube.long_name differs: None != u'Near-Surface Air Temperature' 
    cube.var_name differs: u'rotated_pole' != u'tas' 
    cube.units differs: Unit('no_unit') != Unit('K') 
    cube.attributes keys differ: 'grid_north_pole_latitude', 'grid_north_pole_longitude', 'grid_mapping_name' 
    cube.cell_methods differ 
    cube.shape differs:() != (660, 201, 194) 
    cube data dtype differs: |S1 != float32 
    cube data fill_value differs: '\x00' != 1e+20 

Und ich bekomme diese Fehlermeldung, wenn sie versuchen, die beobachteten Daten (cru_ts4.00.1901.2015.tmp.dat.nc)

ConstraintMismatchError: failed to merge into a single cube. 
    cube.long_name differs: u'near-surface temperature' != None 
    cube.var_name differs: u'tmp' != u'stn' 
    cube.units differs: Unit('degrees Celsius') != Unit('1') 
    cube.attributes keys differ: 'correlation_decay_distance', 'description' 
    cube data dtype differs: float32 != int32 
    cube data fill_value differs: 9.96921e+36 != -2147483647 

laufen

Irgendwelche Ideen, wie ich das beheben kann?

Answer 1

Ich habe eine Antwort von Andrew Dawson auf die Iris User Google Group erhalten. Hier zu posten, falls es jemand anderem hilft. Das hat mir geholfen!

Die Funktion iris.load_cube wird verwendet, um genau 1 und nur 1 Cube aus der angegebenen Datei zu laden, die den gegebenen Einschränkungen entspricht. Sie haben keine Einschränkungen angegeben, was bedeutet, dass Sie erwarten, dass die Datei (en), von der Sie geladen haben, auf genau einen Würfel reduziert werden. Der ConstraintMismatchError von iris.load_cube sagt Ihnen, dass dies aufgrund einiger nicht übereinstimmender Daten nicht möglich ist. Aufgrund des Fehlers sieht es so aus, als hätten Sie mehr als eine Variable in Ihren Eingabedateien für diese Modelle. Sie sollten das Hinzufügen einer ausdrücklichen Einschränkung berücksichtigen, wenn das Laden, vielleicht wie:

iris.load_cube(filename, 'name_of_variable_here') 

wo der name_of_variable der Name sein sollte, die Würfel mit, das heißt das Ergebnis cube.name geladen werden würde(). Dies unterscheidet sich vom netcdf-Variablennamen. Um herauszufinden, wie Sie dies schlage ich vor, tun, müssen alle Würfel Laden von einem der problematischen Datensätze mit

cubes = iris.load(the_filename) # load all the cubes in the input file 

und dann drucken die Namen der Würfel

für Würfel in Würfel:

print(cube.name())