# 基于netCDF4-python操作hdf5、netCDF4文件
[English document](readme.md)
## 环境依赖
* nodejs
* python
* python库：netCDF4-python
* windows平台上自动安装配置好的python，其中包含了netCDF4-python、h5py、gdal等常用的气象和遥感数据处理相关python库。
* mac os、linux等平台上需另外安装配置python环境 
## 使用示例
js代码
``` javascript

(async function () {
    var netCDF4 = require('./index')
    var path = require('path')
    var ds = new netCDF4.Dataset()
    var ncOrHdf5FileName = path.join(__dirname, 'sampleData/FY4A-_AGRI--_N_REGC_1047E_L2-_CTT-_MULT_NOM_20190210073834_20190210074250_4000M_V0001.NC')
    await ds.readFile(ncOrHdf5FileName).catch((err) => {
        console.error(err)
        throw err
    })
    var subDatasets = ds.subDatasets();
    var variable = await ds.readVariable(subDatasets[0]);
    console.log(variable)//打印出变量详细信息
    console.log(variable.get(0, 10))//使用ndarray的get方法读取指定像元（像素）数据
    console.log(variable.minMax); //打印出在有效值范围（由variable.attributes['valid_range']指定）内的最大最小值
    ds.close();//关闭数据集，结束python进程，删除临时文件
})()
```
输出结果：
``` json 
Variable {name: "CTT", attributes: Object, dataType: "float32", shape: Array(2), data: Float32Array(3044784), …}
index.js:29
65535
index.js:30
Array(2) [180, 311.4605712890625]
```