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是否也可以创建一个核外 DataArray，并使用 xarray 将其逐块写入 NetCDF4 文件？

例如，当维度更大时，我希望能够以核外方式执行此操作，因此我无法将整个数组存储在内存中：

num_steps = 20
num_times = 100
#Create DataArray
d = xr.DataArray(np.zeros([num_steps, num_times], np.float32),
                 {'Step': np.arange(num_steps),
                  'Time': np.arange(num_times)},
                 ('Step', 'Time'))
#Computatation
for i in range(num_steps):
    d[i, :] = i
#Write to file
d.to_netcdf('test.nc')

所以我不想在内存中创建整个 NumPy 数组，我希望计算和写入文件阶段一次完成一个块（在本例中在 Step 维度上分块）。

更新：似乎（来自@jhamman 的回答）可能无法使用 xarray 实现我上面的示例。我的主要兴趣是加深对 xarray 的核外计算的理解，所以我没有要问的特定计算，但是，由于有人要求我提供一个更复杂的示例，因此我有一个潜在的应用程序有是：

for i in range(num_steps):
    u[:] = f(u)
    s[:] = g(s)
    d[i, :] = u[:] * s[:]

其中u和s是维时间xr.DataArrays，和f和g是PDE求解器仅依赖来自前面步骤的输入阵列上。假设有 1000 步，但 Time 维度太大，我只能在内存中存储一​​两个，因此d …