最近在处理SMAP_level2c_sss数据时，再进行偏差估计时发现数据存在问题，根据卫星图像对比，发现在数据筛选之前未进行质量控制，因此有较大的问题。再次，进行一定的总结：

一、二进制与十进制

在此之前，先让我们简单了解一下基础知识吧~

什么是二进制?

二进制是计算机中广泛采用的一种算法。二进制数据是用0和1两个数码来表示的数，所以显示出来的数只有0、1。进位规则是“逢二进一”。当前的计算机系统使用的基本上是二进制系统，数据在计算机中主要是以补码的形式存储的。计算机中的二进制则是一个非常微小的开关，用1来表示“开”，0来表示“关”。

计算机内部表示数的字节单位是定长的，如8位，16位，或32位。

八位就是：0000 0000

其他类推

假如按照4位二进制的数进行转换，先看一张表格对比一下：

不难看出其规律：按照从右向左排序的方式，十进制转为二进制时依次为

举个栗子，

所以转换后就应该是：0101

这样说是不是一下子就明白了呐~~

还是不理解的自己上网看看视频就行啦~~

二、位运算符

在python中，位运算按照数据在内存中的二进制位（Bit）进行操作，同时， 位运算符只能用来操作整数类型，按照整数在内存中的二进制形式进行计算。具体的位运算符如下表所示：

简单来说，将两个十进制数进行比较，假如有4位二进制数

0000

a&b的意思是：a、b中对应的二进制位数进行比较，两个位都为 1 时，结果才为 1，否则为 0。

举个例子：

a=4 #二进制为：0100
b=5 #二进制为：0101
c=a&b      #既二进制对应比较 0100 
                       #  0101 
#同时为1,则对应位数显示为1，否则为0
#对应结果应该是：0100

最终显示的是十进位的结果！

理，其他的就好明白啦~

a|b：

两个二进制位有一个为 1 时，结果就为 1，两个都为 0 时结果才为 0

a^b:

参与运算的两个二进制位不同时，结果为 1，相同时结果为 0。

“~” :

对参与运算的二进制位取反 .如~ 1为0，~0为1

<<:

将各个二进制位全部左移若干位，高位丢弃，低位补 0。由 << 右边的数字指定了移动的位数。

“>>”:

将左边的运算数的各二进位全部右移若干位，>> 右边的数字指定了移动的位数

三、如何进行位运算

下面针对我的smap盐度数据进行处理，通过查阅手册得知我的qc_flag为32 bit（位数）

每一位都表示一定的误差，当位数为0时，表示无表中体现的误差，位数为1时，有表中体现的误差。

简单来说，qc_flag中有1就说明，32 bit中有一位对应着一定的问题，可能是：陆地污染、风俗太大、银河辐射等等、、、

知道每一位对应的问题，我们再进行质量控制时，即可按需对比，比如我们想要风速小的数据，只有筛选（表中第12位）的数据是0的数据。

ok，下面打开nc文件中的iqc_flag,它告诉了我们如何比较你想要的位数：

开发现，这些数字都是2的几次方（十进制数），这就告诉我们：

如果你想比较数据的第一位（时，将数据与1进行 & 比较

如果想比较第 8 bit ，将数据与256 进行比较 & 即可

import numpy as np
import netCDF4 as nc
filename ='G:\\SMAP\\01\\RSS_SMAP_SSS_L2C_r26542_20200120T090520_2020020_FNL_V04.0.nc'
f1 = nc.Dataset(filename)#
sss_smap_40km = f1.variables['sss_smap_40km'][:].data
sss_flg=f1.variables['iqc_flag'][:].data
#==========================================================
sss=np.array(sss_smap_40km[:,:,0])
qc=np.array(sss_flg[:,:,0])
# 比较第一位 bit
result=(qc&1)
# 取出质量控制之后的sss
sss_result=sss[result]
# 比较第八位 bit
result1=(qc&256)

当然，一般来说，我们肯定只想要最好的数据（没有上述表中所说明的问题），既 32 bit 中每一位都是0的数据，这样子就很简单啦

直接令所有的qc数据值等于0，再取出需要的数据即可：

import numpy as np
import netCDF4 as nc
filename ='G:\\SMAP\\01\\RSS_SMAP_SSS_L2C_r26542_20200120T090520_2020020_FNL_V04.0.nc'
f1 = nc.Dataset(filename)#
sss_smap_40km = f1.variables['sss_smap_40km'][:].data
sss_flg=f1.variables['iqc_flag'][:].data
#==========================================================
sss=np.array(sss_smap_40km[:,:,0])
qc=np.array(sss_flg[:,:,0])
# 比较第一位 bit
result=(qc==0)
# 取出质量控制之后的sss
sss_result=sss[result]

下面再进行你需要的处理（取出无效值）就可以啦~~

                           一个努力学习python的海洋小白
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