Lat/Lon坐标点数据提取无法在xray中运行
我有很大的NetCDF文件(~23GB)，我从这些文件中提取点数据，并通过xarray加载到numpy数组中。在一个循环中，这个过程运行得很完美——但是当我尝试用一个更小的单个文件(3.8GB)运行时，代码永远不会运行完。
我不想问这个关于堆栈的问题，因为它是特定于数据的，所以示例代码并没有真正的帮助。然而，xarray中的文件有一个结构“Time，stid”-stid表示站点ID，这个维度只是命名从全局数据集中提取的lat/lon对（见下面的坐标）。
<xarray.Dataset>
Dimensions: (TIME: 12745, stid: 22)
Coordinates:
* TIME (TIME) object 1982-01-01 00:00:00 ... 2016-12-01 00:00:00
LON (stid) float64 5.75 5.75 -89.25 -90.25 ... 9.75 -106.2 129.2
LAT (stid) float64 52.25 50.25 46.25 45.75 ... 46.75 53.75 62.25
* stid (stid) object 'NL-Loo' 'BE-Vie' 'US-Syv' ... 'CA-Oas' 'RU-Skp'
Data variables:
FAPAR_FILLED (TIME, stid) float64 ...
Attributes:
CDI: Climate Data Interface version 1.9.10 (https://mpimet.mpg.d...
Conventions: CF-1.0
我尝试了一次提取一个站的坐标(stid)的循环，我还尝试了下面的代码，它对于1或2个站工作得非常好，但是对于22个站就不能运行了。为什么它会运行在更大的数据集上，而不是这个？当它来自0.5分辨率的全球数据集时(单个gridcell extraction * 22)，这怎么可能是内存问题呢？
data_load = os.path.join(address, 'fAPAR3g_v2_1982_2016_DAILY_del29feb_TEST.nc')
fapar_day = xr.open_dataset(data_load)
fapar_day = fapar_day.sel(LAT=crd_ix.lat, LON=crd_ix.lon, method="nearest")
fapar_day = xr.DataArray.to_masked_array(fapar_day.FAPAR_FILLED)
crd_ix是您可以在lat， lon中看到的lat/lon对的字典
共有1个答案
我不知道这是否会在没有完整示例的情况下回答您的问题，但我最近做了类似的事情，并且我对 sel 行的格式略有不同：
subset=xrdat.sel({'lat':xr.DataArray(ds['lat'],dims='z'),
'lon':xr.DataArray(ds['lon'],dims='z')},method='nearest')
是基于这个答案(不是最上面的一个):https://stackoverflow.com/a/62784295/12133280
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