xarray：如何将scipy函数应用于大型netcdf数据集

Question

我有一个包含多个变量的大型netcdf文件。我需要沿着一个维度进行离散积分，以及具有尺寸（时间，深度，节点）的变量即形状温度（80,100,300000）。因此，我尝试将大数据集分成带有xarray的块，然后尝试应用函数scipy.integrate.simps，但失败了。

import xarray as xr
import scipy.integrate as sci
ds = xr.open_dataset('./temperature.nc',chunks={'time':5, 'nodes':1000})
temp = ds.temperature

请帮助我沿着chunked变量的第二维应用simps函数，然后将块保存到netcdf文件，而不是将整个数据转储到RAM中。我想做这样的事情

temp.apply(sci.simps,{'dx':5}).to_netcdf('./temperature_integrated.nc')

Answer 1

我认为您正在寻找xarray.apply_ufunc

也许以下内容适合您（未经测试）：

import xarray as xr
xr.apply_ufunc(scipy.integrate, ds.temperature)