xarray - 选择特定 x 和 y 坐标处的数据

Question

当使用 xarray 在 x,y 位置选择数据时，我会获取任何 x,y 对的数据。我希望从选择中获得一维数组而不是二维数组。有没有有效的方法来做到这一点？（现在我正在用 for 循环来做......）

x = [x1,x2,x3,x4] y = [y1,y2,y3,y4]

DS = 二维数组

subset = Dataset.sel(longitude=x, latitude=y, method='nearest')

换句话说，我希望数据集位于 [x1,y1]、[x2,y2]、[x3,y3]、[x4,y4]，而不是其他位置，即 [x1,y2]。

Answer 1

DataArray如果索引器具有共同的维度，则可以沿着多个索引选择点列表。这将导致数组沿着索引器的公共维度重新索引。

直接来自更高级索引的文档：

In [78]: da = xr.DataArray(np.arange(56).reshape((7, 8)), dims=['x', 'y'])

In [79]: da
Out[79]: 
<xarray.DataArray (x: 7, y: 8)>
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15],
       [16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23],
       [24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31],
       [32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39],
       [40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47],
       [48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55]])
Dimensions without coordinates: x, y

In [80]: da.isel(x=xr.DataArray([0, 1, 6], dims='z'),
   ....:         y=xr.DataArray([0, 1, 0], dims='z'))
   ....: 
Out[80]: 
<xarray.DataArray (z: 3)>
array([ 0,  9, 48])
Dimensions without coordinates: z

索引数组也可以很容易地从 pandas 中取出DataFrame，使用类似的东西da.sel(longitude=df.longitude.to_xarray(), latitude=df.latitude.to_xarray())，这将导致DataFrame 的DataArray索引重新索引。

因此，在您的情况下，不要使用列表或数组进行选择x, y，而是将它们转换为具有公共暗淡的 DataArray - 让我们称之为location：

In [78]: da = xr.DataArray(np.arange(56).reshape((7, 8)), dims=['x', 'y'])

In [79]: da
Out[79]: 
<xarray.DataArray (x: 7, y: 8)>
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15],
       [16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23],
       [24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31],
       [32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39],
       [40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47],
       [48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55]])
Dimensions without coordinates: x, y

In [80]: da.isel(x=xr.DataArray([0, 1, 6], dims='z'),
   ....:         y=xr.DataArray([0, 1, 0], dims='z'))
   ....: 
Out[80]: 
<xarray.DataArray (z: 3)>
array([ 0,  9, 48])
Dimensions without coordinates: z

现在您的选择将如您所愿：

x = xr.DataArray([x1,x2,x3,x4], dims=['location'])
y = xr.DataArray([y1,y2,y3,y4], dims=['location'])