GRIB2資料，詳細介紹可以看這。

可以解GRIB2檔案格式的套件列幾個如下，
pygrib, grib2io, gdal(沒錯，又是gdal), xarray, pynio

如果還記得昨天的內容，應該可以猜得到上述套件編譯過程中皆有連結grib2的函式庫。

這邊介紹之前常用的pygrib，安裝放式如下
conda install -c conda-forge pygrib
或
pip3 isntall pygrib

安裝完成後就開始解資料吧！

到氣象局開放資料官網下載xml，並打開xml，可以看到實際下載位置之連結(source標記)。
就下載吧，一份檔案大約接近200MB。

因為之前已經有下載過颱風預報的資料，故這邊就用這一份資料呈現

import pygrib as pb
grbdata = pb.open("day20/M-A0064-21091006-048.grb2")
print(grbdata.select()) #可以看有哪些變數，然後找到對應的index。
print(grbdata.select()[1].keys()) #可以看到選擇變數的key值

上述程式中的print(grbdata.select())，可以得到下圖(部分)，黃色螢光筆的部分即為資料對應的index。

print(grbdata.select()[1].keys())，可以得到下圖(部分)，有非常多的key可以選。

經過這些key的選取之後，就可以得到不同的資訊值

print(grbdata.select()[1]["values"])

這樣就可以取得index為1的變數數值。至於這些數值式格點上的值，要視覺化的話，還需要格點的經緯度。
這些就待由明天介紹吧。