平均一个块的维度（xarray）
Average a dimension of a chunk (xarray)
让X成为我存储在多个文件中的变量。在每个文件中，X 的维度为（时间、深度、纬度、经度）。我想做一个年平均，每个文件存储一年的数据。
为了高效，我用X = xarray.open_mfdataset('path'+'year_*_X.nc')打开数据。
我不想对所有时间轴进行平均，即：X.mean(dim='time')。
我观察到 X 存储 'chunks' 因为它给出了 'chunksize'，所以也许它可以用来平均每个块的时间维度？
In [1] : X
Out[1] : <xarray.DataArray 'ty_trans_submeso' (time: 240, st_ocean: 50, yu_ocean: 200, xt_ocean: 360)>
dask.array<shape=(240, 50, 200, 360), dtype=float32, chunksize=(12, 50, 200, 360)>
只要 time 是 datetime64 对象，X.groupby('time.year').mean(dim='time') 就可以解决问题。
让X成为我存储在多个文件中的变量。在每个文件中，X 的维度为（时间、深度、纬度、经度）。我想做一个年平均，每个文件存储一年的数据。
为了高效，我用X = xarray.open_mfdataset('path'+'year_*_X.nc')打开数据。
我不想对所有时间轴进行平均，即：X.mean(dim='time')。
我观察到 X 存储 'chunks' 因为它给出了 'chunksize'，所以也许它可以用来平均每个块的时间维度？
In [1] : X
Out[1] : <xarray.DataArray 'ty_trans_submeso' (time: 240, st_ocean: 50, yu_ocean: 200, xt_ocean: 360)>
dask.array<shape=(240, 50, 200, 360), dtype=float32, chunksize=(12, 50, 200, 360)>
time 是 datetime64 对象，X.groupby('time.year').mean(dim='time') 就可以解决问题。