ERA5—Land数据nc格式ArcGIS批处理为TIF格式

数据为全球近20年的气温及总降水量NetCDF(nc)影像，处理为tif格式的影响，并裁剪为中国区域。

import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *
#t2m对应温度波段、tp对应降水波段
variable = "tp" #对应的波段(不知道是不是叫波段，因为一张影像里面既有温度也有降水)
XDimension = "longitude"
YDimension = "latitude"
#outRasterLayer = "t2m_layer"
bandDimmension = ""
dimensionValues = ""
valueSelectionMethod = ""
cellRegistration = ""
for year in range(2001, 2021):  # 年份
    env.workspace = r"Z:\VM\NDVI2\tem&pre" + '\\' + str(year)  #输入的数据路径
    outpath = r"Z:\VM\NDVI2\tem&pre_mask\pre" + '\\' + str(year)  # 输出的数据路径
    #rasters = arcpy.ListRasters("*", All) #无效，arcpy获取不了nc文件
    rasters = [] #用for循环来获取所有nc文件
    for i in range(1,13):
        if i < 10:
            rasters.append(r"Z:\VM\NDVI2\tem&pre" + '\\' + str(year) + '\\' + str(year) + "-0" + str(i) + "tem&pre.nc") #按需修改
        else:
                    rasters.append(r"Z:\VM\NDVI2\tem&pre" + '\\' + str(year) + '\\' + str(year) + "-" + str(i) + "tem&pre.nc") #同上
    #value是下面Minus函数用的，为了将华氏温度转为摄氏度(-273.15)
    #因为Minus的第二个参数放数值一直报错，所以我就生成了一张所有像元(像素)值都为273.15的tif影像
    #生成方式：见代码下方
    #value = r"Z:\VM\NDVI2\27315\27315.tif"
    for raster in rasters:  # 遍历影像
        out = outpath+'\\'+(raster.split("-", 1)[1]).split("tem&",1)[0] +((raster.split("-", 1)[1]).split("tem&",1)[1]).split(".",1)[0] + ".tif" #输出位置及名称
        arcpy.MakeNetCDFRasterLayer_md(raster, variable, XDimension, YDimension,
                                               out, bandDimmension, dimensionValues,
                                               valueSelectionMethod, cellRegistration)
        #outMinus = Minus(out,value) #减函数
        outExtractByMask = ExtractByMask(out, r"Z:\VM\NDVI2\map\bou2_4p.shp")  # 掩膜、去掉影像的黑边，更美观
        outExtractByMask.save(out)

生成方式：
arcgis先导入一个nc文件，「多维工具-创建NetCDF栅格图册」，变量改成需要的，其它默认

「spatial analyst-条件分析-条件函数」，不管true or false全部都为273.15