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  {
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   "source": [
    "# Step by step CDF creation"
   ]
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   "execution_count": 1,
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   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "from datetime import datetime, timedelta\n",
    "\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "import numpy as np\n",
    "import pycdfpp\n",
    "import requests\n",
    "import xarray as xr\n",
    "\n",
    "%matplotlib widget"
   ]
  },
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   "cell_type": "markdown",
   "id": "593ac912-7857-476e-8d95-03e004de8f26",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 1. Create an empty CD object"
   ]
  },
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    {
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     "text": [
      "CDF:\n",
      "  version: 3.9.0\n",
      "  majority: row\n",
      "  compression: None\n",
      "\n",
      "Attributes:\n",
      "\n",
      "Variables:\n",
      "\n",
      "\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "my_cdf = pycdfpp.CDF()\n",
    "print(my_cdf)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
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   "source": [
    "## 2. Add some global attributes"
   ]
  },
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   "id": "16f95e02-ba24-4994-9f8e-e7f2786fd854",
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   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "\u001b[0;31mDocstring:\u001b[0m add_attribute(self: pycdfpp._pycdfpp.CDF, name: str, values: List[Union[None, str, List[str], List[int], List[int], List[int], List[int], List[int], List[int], List[int], List[float], List[float], List[pycdfpp._pycdfpp.tt2000_t], List[pycdfpp._pycdfpp.epoch], List[pycdfpp._pycdfpp.epoch16], List[datetime.datetime]]]) -> pycdfpp._pycdfpp.Attribute\n",
       "\u001b[0;31mType:\u001b[0m      method"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "my_cdf.add_attribute?"
   ]
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  {
   "cell_type": "code",
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   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "TITLE: \"My new CDF file\""
      ]
     },
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     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "my_cdf.add_attribute(\"TITLE\", [\"My new CDF file\"])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
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   "id": "00128ffe-56f2-4afd-bd4b-4b33983f7300",
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   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "Creation date: [ [ [ 2023-09-04T16:17:03.494246\n",
       " ] ] ]"
      ]
     },
     "execution_count": 5,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "my_cdf.add_attribute(\"Creation date\", [[datetime.now()]])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "id": "bb39539a-4cc8-4096-9251-6148914a958b",
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    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "CDF:\n",
      "  version: 3.9.0\n",
      "  majority: row\n",
      "  compression: None\n",
      "\n",
      "Attributes:\n",
      "  TITLE: \"My new CDF file\"\n",
      "  Creation date: [ [ [ 2023-09-04T16:17:03.494246\n",
      " ] ] ]\n",
      "\n",
      "Variables:\n",
      "\n",
      "\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(my_cdf)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "f0a75373-b9a7-4405-aa29-d17270f41944",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 3. Add some variables"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "id": "e309818a-bda9-4e42-ba0e-fecffad4bcd4",
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    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "\u001b[0;31mSignature:\u001b[0m\n",
       "\u001b[0mmy_cdf\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0madd_variable\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\n",
       "\u001b[0;34m\u001b[0m    \u001b[0mname\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m \u001b[0mstr\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\n",
       "\u001b[0;34m\u001b[0m    \u001b[0mvalues\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m \u001b[0mnumpy\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mndarray\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;32mNone\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\n",
       "\u001b[0;34m\u001b[0m    \u001b[0mdata_type\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0;32mNone\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\n",
       "\u001b[0;34m\u001b[0m    \u001b[0mis_nrv\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m \u001b[0mbool\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;32mFalse\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\n",
       "\u001b[0;34m\u001b[0m    \u001b[0mcompression\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m \u001b[0mpycdfpp\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0m_pycdfpp\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mCompressionType\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;34m<\u001b[0m\u001b[0mCompressionType\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mno_compression\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m \u001b[0;36m0\u001b[0m\u001b[0;34m>\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\n",
       "\u001b[0;34m\u001b[0m    \u001b[0mattributes\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m \u001b[0mMapping\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0mstr\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mList\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0mAny\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;32mNone\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\n",
       "\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
       "\u001b[0;31mDocstring:\u001b[0m <no docstring>\n",
       "\u001b[0;31mFile:\u001b[0m      ~/PySide6env-p3.11/lib64/python3.11/site-packages/pycdfpp/__init__.py\n",
       "\u001b[0;31mType:\u001b[0m      method"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "my_cdf.add_variable?"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "38e92623-2b9e-4a9a-94c2-b8993f1e50e3",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 3.1 Time related variables"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "id": "a52ed958-1a40-4011-a2fc-d45b9695faa5",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "Epoch:\n",
       "  shape: [ 100 ]\n",
       "  type: CDF_TIME_TT2000\n",
       "  record varry: True\n",
       "  compression: GNU GZIP\n",
       "\n",
       "  Attributes:"
      ]
     },
     "execution_count": 8,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "my_cdf.add_variable(\n",
    "    \"Epoch\",\n",
    "    values=[\n",
    "        datetime(2020, 1, 1, 12, 0, 5, microsecond=10000) + timedelta(seconds=i)\n",
    "        for i in range(100)\n",
    "    ],\n",
    "    compression=pycdfpp.CompressionType.gzip_compression,\n",
    ")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "id": "b164ce3a-69e6-454c-99d1-7b70a428fc1b",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "Epoch_from_dt64:\n",
       "  shape: [ 10 ]\n",
       "  type: CDF_TIME_TT2000\n",
       "  record varry: True\n",
       "  compression: GNU GZIP\n",
       "\n",
       "  Attributes:"
      ]
     },
     "execution_count": 9,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "my_cdf.add_variable(\n",
    "    \"Epoch_from_dt64\",\n",
    "    values=np.arange(1e18, 11e17, 1e16, dtype=np.int64).astype(\"datetime64[ns]\"),\n",
    "    compression=pycdfpp.CompressionType.gzip_compression,\n",
    ")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "2d019239-5063-4c1c-a7d8-ea0cf9fbc10a",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 3.2 String variables such as [ISTP metada](https://spdf.gsfc.nasa.gov/istp_guide/variables.html#Metadata)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "id": "2dd7ff7e-ba55-447b-9722-319154245130",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "Var1_labels:\n",
       "  shape: [ 3, 2 ]\n",
       "  type: CDF_CHAR\n",
       "  record varry: Flase\n",
       "  compression: None\n",
       "\n",
       "  Attributes:"
      ]
     },
     "execution_count": 10,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "my_cdf.add_variable(\"Var1_labels\", values=[\"Bx\", \"By\", \"Bz\"], is_nrv=True)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "9eca4292-46d1-4629-8026-4d0145a2532a",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 3.3 Regular data variables"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "id": "a229d2dc-352a-4c9e-ab86-b6028d82bdad",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "Var1:\n",
       "  shape: [ 100, 3 ]\n",
       "  type: CDF_DOUBLE\n",
       "  record varry: True\n",
       "  compression: GNU GZIP\n",
       "\n",
       "  Attributes:\n",
       "    DEPEND_0: \"Epoch\""
      ]
     },
     "execution_count": 11,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "my_cdf.add_variable(\n",
    "    \"Var1\",\n",
    "    values=np.ones((100, 3)),\n",
    "    compression=pycdfpp.CompressionType.gzip_compression,\n",
    "    attributes={\"DEPEND_0\": \"Epoch\"},\n",
    ")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "id": "e5115bc4-1a00-40bc-80b1-41260a38f6c5",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "Some variable with many dimensions:\n",
       "  shape: [ 100, 3, 5, 6 ]\n",
       "  type: CDF_INT2\n",
       "  record varry: True\n",
       "  compression: GNU GZIP\n",
       "\n",
       "  Attributes:\n",
       "    DEPEND_0: \"Epoch\""
      ]
     },
     "execution_count": 12,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "my_cdf.add_variable(\n",
    "    \"Some variable with many dimensions\",\n",
    "    values=np.ones((100, 3, 5, 6), dtype=np.int16),\n",
    "    compression=pycdfpp.CompressionType.gzip_compression,\n",
    "    data_type=pycdfpp.DataType.CDF_INT2,\n",
    "    attributes={\"DEPEND_0\": \"Epoch\"},\n",
    ")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "b4dc4c34-806c-423d-987b-3badd593991a",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 3.4 Add attributes to variables"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "id": "fb074b47-4181-4ca2-ba02-3d3de8286cf7",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "Sum: [ [ [ 300 ] ] ]"
      ]
     },
     "execution_count": 13,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "my_cdf[\"Var1\"].add_attribute(\"Sum\", [np.sum(my_cdf[\"Var1\"])])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 14,
   "id": "bc672261-d850-47f5-9a02-a5176c27c6ab",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "Var1:\n",
       "  shape: [ 100, 3 ]\n",
       "  type: CDF_DOUBLE\n",
       "  record varry: True\n",
       "  compression: GNU GZIP\n",
       "\n",
       "  Attributes:\n",
       "    DEPEND_0: \"Epoch\"\n",
       "    Sum: [ [ [ 300 ] ] ]"
      ]
     },
     "execution_count": 14,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "my_cdf[\"Var1\"]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 15,
   "id": "e00e2b47-3ab2-4678-a077-21abf3727ede",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[300.0]"
      ]
     },
     "execution_count": 15,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "my_cdf[\"Var1\"].attributes[\"Sum\"][0]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "7dca869e-344c-4ee9-87e1-1de2f5a62743",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 4. Save CDF object"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
   "id": "c40fd45a-c01c-498a-9a37-0b0301e30314",
   "metadata": {},
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    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "True"
      ]
     },
     "execution_count": 16,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "pycdfpp.save(my_cdf, \"/tmp/my_cdf.cdf\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 17,
   "id": "a954f173-9884-4db4-84ee-ea8c0fd541b3",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
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      "Validating \"/tmp/my_cdf.cdf\"...\n",
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