Question

在xarray中打开netcdf文件时，可以使用切片来选择区域，即使用预处理，即：

SSA=dict(lat=slice(-38,-34),lon=slice(138,141))

def Mask(ds):

     return ds.sel(**SSA)

xr.open_mfdataset(filelist, preprocess=Mask)

但是通过纬度和经度提取一系列单独点数据的最有效方法是什么？

Answer 1

可以使用DataArray作为索引器来选择点列表。这将导致数组沿索引器的坐标重新索引。

直接从More Advanced Indexing上的文档开始：

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

使用DataFrame之类的东西也可以很容易地将索引数组从熊猫da.sel(longitude=df.longitude.to_xarray(), latitude=df.latitude.to_xarray())中拉出，这将导致DataArray被 DataFrame重新索引索引。

选定点的xarray遮罩

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