np arrayと座標をcubeに np array & coord to cube

irisで提供されている演算では，メタデータが保存されるようになっている．たとえば，４次元データ(座標(coord)は時間，鉛直，南北，東西）のiris.cubeの時間平均を取って作成される３次元データのiris.cubeには，鉛直，南北，東西の座標がくっついている．そしてこれを，iris.save(xxxx, 'yyy.nc')でファイルに保存すると，座標付きのnetcdfファイルとして保存される．

しかしirisで提供されていない演算を行うには，cubeのデータをnumpy arrayに取り出して，たとえば

data4d=np.array(cube4d.data)

としてから演算をするなどが必要だ．その場合はnumpy arrayはメタデータを持たないので，その後の計算結果でもメタデータは当然付随しない．その計算結果をファイルに保存し，その後にirisなどで効率よく使うためには，計算結果のデータをメタデータ付きのnetcdfで保存することがべきだ．これをirisで行うには，numpy array となっている計算結果をメタデータつきのiris.cubeに格納する．このこれは以下のようにして行うことができる．ここでは，元の４次元データがcube4dというiris.cubeに格納されており，また相関はcrr3dというnumpy array に格納されているとしている．

coord_prs=cube4d.coord('pressure')

coord_lat=cube4d.coord('latitude')

coord_lon=cube4d.coord('longitude')

cube_crr3d=iris.cube.Cube(crr3d, \

dim_coords_and_dims=[(coord_prs,0), (coord_lat,1), (coord_lon,2)], \

var_name='crr') # iris cubeへのnumpy array と座標，変数名の格納

iris.save(cube_crr3d, "cube_crr3d.nc")

なお単位もcubeに格納するには，units='m'などという行を加える．単位については注意が必要で，irisはCF convention (climate and forecast metadata convention) をできるだけ守っているので，CF conventionにないunitsを付けようとするとエラーになる．たとえば，相関だから単位は無次元だということでunits='nondimensional'をつかようとしたらエラーになった．なおCF conventionについての情報はhttp://cfconventions.org/にある．

ちなみに，緯度経度直交座標であれば，irisで書き出したnetcdfデータはGrADsでもsdfopenで読むことができる．

netcdfで保存すると，座標情報が同じファイルに入っているので，そのあとの扱いが容易になるし混乱することがない．irisを使うなら，計算結果をnetcdfで保存するようにしよう．