Xarray-在特定X和Y坐标处选择数据

Question

在x，y位置选择数据时，我会获取任何一对x，y的数据。我想拥有一个1D阵列，而不是选择中的2D数组。有没有有效的方法？ （目前我正在使用循环...）

x = [x1，x2，x3，x4] y = [y1，y2，y3，y4]

ds = 2-d阵列

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

到rephrase，我想在[x1，y1]，[x2，y2]，[x3，y3]，[x4，y4上都有数据集]不在其他位置，即[x1，y2]。

Answer 1

如果索引器为dataArray s，则可以沿多个索引选择点列表。这将导致数组沿索引器的共同维度重新索引。

直接从更高级的索引：

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

indexing the Indexing）阵列也可以轻松地从pandas dataframe中拔出，并带有da.sel（pertitude = df.df.longendity.to_xarray（），latitude = df.latitude.to_xarray（））< /code>，这将导致dataarray由 dataframe的索引重新索引。

因此，就您而言，而不是选择列表或数组x，y，将它们变成带有常见dim的数据阵列 - 让我们称其为location> location：

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

现在您的选择将工作如您所希望的：

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