Question

np.fabs在xr.DataArray上工作正常，但xr.Dataset没有。

data = xr.DataArray(np.random.randn(2, 3), coords={'x': ['a', 'b']}, dims=('x', 'y'))
ds = xr.Dataset({'foo': data, 'bar': ('x', [1, 2]), 'baz': np.pi})
np.fabs(ds)
TypeError: ufunc 'fabs' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''
np.fabs(ds['foo'])
<xarray.DataArray 'foo' (x: 2, y: 3)>
array([[ 0.384305,  0.161676,  0.07573 ],
       [ 0.789885,  1.299188,  1.965528]])
Coordinates:
  * x        (x) <U1 'a' 'b'
Dimensions without coordinates: y

如何将其应用于xr.Dataset？

我可以循环遍历xr.Dataset中的变量（见下文），但我不确定是否有更高效的内容

for i, var in enumerate(ds.data_vars):
    ds[var] = np.fabs(ds[var])

Answer 1

使用do的最简单方法是使用Python的内置abs(ds)函数：{{1}}应该这样做。

Answer 2

您正在寻找apply上的Dataset方法。

In [10]: ds.apply(np.fabs)
Out[10]:
<xarray.Dataset>
Dimensions:  (x: 2, y: 3)
Coordinates:
  * x        (x) <U1 'a' 'b'
Dimensions without coordinates: y
Data variables:
    foo      (x, y) float64 0.2069 2.685 1.815 1.674 1.038 0.5664
    baz      float64 3.142
    bar      (x) float64 1.0 2.0

python-xarray：计算数据集的绝对值

2 个答案: