如何在python中為數據集分配緯度/經度坐標？

Question

我有三個xarray數據集，緯度，經度，風速都具有相同的X，Y尺寸。 我想將 LATITUDE 和 LONGITUDE 數據集指定為 x,y 框架中每個點的 WIND SPEED 坐標，以便變量 WIND SPEED 具有如下尺寸：WIND SPEED(LATITUDE, LONGITUDE)。

我應該如何進行？ 輸入數據是 Netcdf 格式的網格天氣模型的輸出。 我已經從輸入做了一些計算，我想將坐標分配給計算的輸出（風速）。 后來我想用最近鄰法進行空間插值，這樣我就可以在數據集中的任何緯度、經度處獲得一個值。 導入后的緯度 XArray 示例：

array([[21.821693, 21.821693, 21.821693, ..., 21.821693, 21.821693,
        21.821693],
        ......................................................
       [30.20221 , 30.20221 , 30.20221 , ..., 30.20221 , 30.20221 ,
        30.20221 ]], dtype=float32)

風速陣列：

array([[8.725852, 8.758366, 8.728758, ...,      nan,      nan,      nan],
       [8.502903, 8.563703, 8.574378, ...,      nan,      nan,      nan],
       ........]] dtype=float32)

Answer 1

一種解決方案是構建一個字典列表：

speed_lat_long_list_dict = 
[ {id:1, speed:'1', lat:'20.8', long: '-18.5}, 
  {id:2, speed:'3', lat:'24.8', long: '-14.5},
  ....
  {id:n, speed:'n', lat:'n', long: 'n} ]

這將避免將坐標設置為重復的速度值的混淆。 例如，如果我們對相同的速度測量有不同的坐標，我們該怎么辦。

如果您願意，可以將其傳遞給 DataFrame，或者您可以使用 for 循環或列表推導來處理它

Answer 2

您可以合並數據集，然后將所需變量分配為坐標：

data = np.random.rand(50,50)

windspeed = xr.Dataset({'windspeed':(['x','y'], data)})
lattitude = xr.Dataset({'lattitude':(['x','y'], np.cos(data))})
longitude = xr.Dataset({'longitude':(['x','y'], np.sin(data))})

ds = xr.merge([windspeed, lattitude, longitude])

ds.set_coords(['lattitude','longitude'])

 <xarray.Dataset> Dimensions: (x: 50, y: 50) Coordinates: lattitude (x, y) float64 0.7035 0.9987 0.917 0.9958 ... 0.593 0.93 0.7624 longitude (x, y) float64 0.7107 0.05069 0.3988 ... 0.8052 0.3675 0.6471 Dimensions without coordinates: x, y Data variables: windspeed (x, y) float64 0.7905 0.05071 0.4102 ... 0.936 0.3763 0.7037