多个维度上的 xarray 点插值

Question

我正在尝试直接使用 xarray 从 3D 数据集（经度、纬度、时间）中插入信息。

当我只用一个点进行简单插值时，我完全没有问题。

lat = [44.25]
lon = [-4.5]
t = datetime.strptime('2000-02-28 01:00:00', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')

ds = xr.open_dataset('file.nc')
vx = ds['uo_surface'].interp(longitude=lon, latitude=lat, time=t)

但现在我正在尝试以相同的方式插入几个点，并且遵循相同语法的此操作的结果显示了我预期的更多结果。

lat = [44.25, 45.25]
lon = [-4.5, -5]
t = datetime.strptime('2000-02-28 01:00:00', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')

ds = xr.open_dataset('Currents\oceanTESEO.nc')
vx = ds['uo_surface'].interp(longitude=lon, latitude=lat, time=[t, t])

结果是这个数组：

array([[[0.01750018, 0.05349977],
        [0.03699994, 0.11299999]],

       [[0.01750018, 0.05349977],
        [0.03699994, 0.11299999]]])

但是，我希望只有 2 个值，每个 (lon,lat,t) 点一个。我是否必须实现一个循环才能做到这一点？我想这个功能已经包含在 xarray 中了。你知道用 4D 数据阵列（经度、纬度、z、时间）更快地计算这种点插值的其他方法吗？

提前致谢！！！

Answer 1

是的，这是可能的。

乍一看有点 "less intuitive"，但功能强大并记录在此处：http://xarray.pydata.org/en/stable/interpolation.html#advanced-interpolation

您需要拨打的电话是：

ds['uo_surface'].interp(longitude=('z', lon), latitude=('z', lat), 
                        time=('z', [t, t]))

这实现了 "vectorized" 索引，而在您之前的调用中，您正在执行 "orthogonal" 索引。有关详细信息，请参阅 http://xarray.pydata.org/en/stable/indexing.html#vectorized-indexing

多个维度上的 xarray 点插值

xarray point interpolation on multiple dimensions

python-xarray