package com.se.simu.utils;
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import com.bc.zarr.ArrayParams;
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import com.bc.zarr.DataType;
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import com.bc.zarr.ZarrArray;
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import com.bc.zarr.ZarrGroup;
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import org.apache.commons.csv.CSVFormat;
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import org.apache.commons.csv.CSVParser;
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import org.apache.commons.csv.CSVRecord;
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import java.io.FileReader;
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import java.io.IOException;
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import java.nio.file.Path;
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import java.nio.file.Paths;
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public class ZarrUtils {
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public static void main(String[] args) throws Exception{
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// 输入 CSV 文件的路径
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String csvFilePath = "D:\\城市内涝\\sem\\雨量站点数据\\雨量站包含坐标.csv";
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// 输出 Zarr 文件的路径
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String zarrFilePath = "D:\\城市内涝\\sem\\雨量站点数据\\雨量站包含坐标.zarr";
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try (CSVParser csvParser = new CSVParser(new FileReader(csvFilePath), CSVFormat.DEFAULT.withFirstRecordAsHeader())) {
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// 获取 CSV 列数
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int numColumns = csvParser.getHeaderMap().size();
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// 计算 CSV 行数
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int numRows = 0;
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for (CSVRecord record : csvParser) {
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numRows++;
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}
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// 重新初始化 CSV 解析器，因为之前的遍历已经耗尽了迭代器
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csvParser.close();
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CSVParser csvRecords = new CSVParser(new FileReader(csvFilePath), CSVFormat.DEFAULT.withFirstRecordAsHeader());
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// 创建 Zarr 组
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Path zarrPath = Paths.get(zarrFilePath);
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ZarrGroup zarrGroup = ZarrGroup.create(zarrPath);
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// 定义 Zarr 数组的维度
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int[] shape = {numRows, numColumns};
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// 定义分块大小
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int[] chunks = {1440};
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// 创建 Zarr 数组
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ArrayParams params=new ArrayParams();
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params.shape(chunks);
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params.chunks(chunks);
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params.dataType(DataType.f4);
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ZarrArray zarrArray = zarrGroup.createArray("rainfall",params);
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int rowIndex = 0;
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for (CSVRecord record : csvRecords) {
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int[] x={rowIndex};
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// for (int colIndex = 0; colIndex < numColumns; colIndex++) {
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// //double value = Double.parseDouble(record.get(colIndex));
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// String value = record.get(colIndex);
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// int[] y={colIndex};
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// //zarrArray.write(value);
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// zarrArray.write(value,x,y);
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// }
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double value = Double.parseDouble(record.get(1));
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zarrArray.write(value);
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rowIndex++;
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}
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// 关闭 Zarr 组
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//zarrGroup.close();
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} catch (IOException e) {
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e.printStackTrace();
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}
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}
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}
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