用 xarray 切片包装数据

Question

我有一个带有全局数据的 xarray.DataArray。例如：

import numpy as np
import xarray as xr

nlat=46
nlon=90

lat=np.linspace(-90, 90, nlat, endpoint=True)
lat=xr.DataArray(lat, dims=('lat',), coords={'lat':lat}, 
    attrs={'units':'degree north', 'name':'latitude'})

lon=np.linspace(0, 360, nlon, endpoint=False)
lon=xr.DataArray(lon, dims=('lon',), coords={'lon':lon}, 
    attrs={'units':'degree east', 'name':'longitude'})

d=xr.DataArray(np.random.rand(nlat, nlon), 
    dims=('lat', 'lon'), coords={'lat':lat, 'lon':lon})

我现在想将数据分割成一个区域。大多数情况下这很容易：

aus = d.sel(lat=slice(-44,-10), lon=slice(110, 155))

问题在于环绕边框的区域，例如：

gb = d.sel(lat=slice(50, 60), lon=slice(351, 3))

当然，这会返回一个空数组，如 351>3。

目前，我帮助自己移动网格，然后选择：

d['lon'].values[d['lon'].values>180] -= 360
d = d.sortby(d['lon'])
gb = d.sel(lat=slice(50, 60), lon=slice(-9, 3))

没有更好的办法吗？

Answer 1

如果您想避免移动网格，有两个选项可能会有所帮助：

1. xr.DataArray.where 方法，条件指定所需的 d.lon 边界：

lon_lower = 351
lon_upper = 3

%timeit d.where((d.lon > lon_lower) | (d.lon < lon_upper), drop=True)
# 1.97 ms ± 50.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

1. 沿 lon 轴的逻辑索引：

%timeit d[:,(d.lon.values > lon_lower) | (d.lon.values < lon_upper)]
# 457 µs ± 10.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

比较切片的时间：

%timeit d.sel(lon=slice(10,30))
# 452 µs ± 13.6 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)