获取多维 xarray.DataArray 的 n 个最小值

Question

我目前正在处理一些天气数据，这些数据是 netcdf 文件，我可以使用 pythons xarray 库轻松读取这些数据
我现在想获得具有 3 个维度（经度、纬度和时间）的 DataArray 的 n 个最小值
当我有一个 DataArray 博士时，我可以做dr.min()，也许指定一个轴然后我得到最小值，但是当我还想得到第二小的甚至可变数量的最小值时，它似乎不是一样简单 我目前做的是：

with xr.open_dataset(path) as ds:
    dr = ds[selection]
    dr = dr.values.reshape(dr.values.size)
    dr.sort()
    n_smallest = dr[0:n]

与简单的 .min() 相比，这对我来说似乎有点复杂，我必须输入最小值
我实际上想将时间设置为我为最小值所做的相应最小值：

dr.where(dr[selection] == dr[selection].min(), drop=True)[time].values

那么有没有更好的方法来获得 n 个最小值？或者甚至是获取 n 个最小值的时间的简单方法？
也许有一种方法可以将沿经度和纬度轴的 3D DataArray 减少到各自的最小值？

Answer 1

我刚刚发现 DataArray 确实有一个 reduce 函数，它允许我沿经度和纬度减少，并且由于我不减少时间维度，我可以使用 sortby 函数并获取 DataArray每天的最小值及其各自的时间：

with xr.open_dataset(path) as ds:
    dr = ds[selection]
    dr = dr.reduce(np.min,dim=[longitude,latitude])
    dr.sortby(dr)

这显然不比我的原始代码短，但完全满足我的要求