Python和NC腳本的結合是一種非常有用的工具，可以讓我們更加高效地進行數據處理和操作。Python作為一種腳本語言，它的強大功能和簡單易懂的語法讓我們能夠快速地編寫程序，并且可以很方便地調用其他工具，比如NC腳本。

import netCDF4 as nc
# 讀取NC文件
data = nc.Dataset('example.nc', 'r')
# 輸出維度信息
print(data.dimensions)
# 輸出變量信息
print(data.variables)
# 讀取指定變量的數據
var_data = data.variables['temperature'][:]
# 關閉NC文件
data.close()

上面的代碼展示了如何使用Python來讀取一個NC文件，并且輸出其中的維度和變量信息。其中涉及到了一個非常重要的庫netCDF4，這個庫可以讓我們很方便地對NC文件進行操作。除了讀取數據，我們還可以使用Python來寫入和修改NC文件。

同時，我們還可以將NC腳本和Python結合起來，來進行更加高級的操作。比如，我們可以使用Python來讀取NC文件中的數據，并且對其進行簡單的處理，然后再調用NC腳本來進行可視化或其他操作。這種結合可以讓我們快速地完成復雜的任務，而且還能夠保證代碼的可復用性和可擴展性。

import numpy as np
import subprocess
# 讀取NC文件中的數據
data = nc.Dataset('example.nc', 'r')
var_data = data.variables['temperature'][:]
# 數據處理
new_data = np.sin(var_data)
# 將處理后的數據寫入NC文件
data.variables['temperature'][:] = new_data
# 關閉NC文件
data.close()
# 調用NC腳本來進行可視化
subprocess.call(['ncview', 'example.nc'])

上面的代碼展示了如何使用Python來讀取NC文件中的數據，并且對其進行處理后再寫入同樣的NC文件中。然后，我們通過調用NC腳本ncview來進行可視化，這個NC腳本可以讓我們很方便地對NC文件進行可視化。這種結合可以讓我們更加高效地進行數據處理和可視化操作。