我有一个通过xarray创建的数据集及其指定的坐标和尺寸。从中获得，我还有两个变量：一维数组和三维数组，坐标与第一个相同，另外两个。我想在他们的共享坐标中获得两者的协方差＆＃34; memb＆＃34;对于由两个坐标定义的2-d空间中的每个点，两个坐标都不共享，并使其成为矩阵。
换句话说，变量由＆＃34; memb＆＃34;定义。另一个由＆＃34; memb＆＃34;，＆＃34; north_south＆＃34;定义。和＆＃34; west_east＆＃34;。我想找到每个north_south和west_east点的memb协方差，并将其分配给一个变量，其值分配给每个north_south和west_east值。
要获得它，我可以运行以下代码并获得所需的结果：
numpy.cov(var_1,var_2.isel(north_south=1,west_east=1)[0][1]
我想将它分配给一个变量，该变量的尺寸为north_south和west_east。我想我知道如何使它适用于块，但是如何将它分配给每个点具有两个维度的变量？
答案 0 :(得分：3)
方法apply_along_axis似乎合适。例如：
import numpy as np
a = np.random.uniform(size=(5,))
b = np.random.uniform(size=(5, 3, 2))
c = np.apply_along_axis(lambda x: np.cov(a, x)[0][1], 0, b)
此处c是一个大小为3乘2的二维数组。apply_along_axis的第二个参数指定b沿其工作的轴是第0轴（可能是另一个） ，只要它匹配1D数组a）的大小。 lambda只计算协方差，返回感兴趣的标量值。