python - 如何使用 `xarray.DataArray`索引器更新 `.sel()`？

我发现可视化创建N-dimensional的最简单方法是制作DataArray，然后按我创建的坐标填写值。当我尝试实际执行此操作时，我不知道如何更新np.ndarray。

如何使用创建的标签更新已初始化的xr.DataArray？ 我的实际数据是一个复杂得多的数据集，但这总结了我想做的事情。我可以使用xr.DataArray，但有时在我不真正知道暗淡顺序的地方，我的.loc变得非常庞大和复杂。

# Construct DataArray
DA = xr.DataArray(np.ndarray((3,3,5)), dims=["axis_A","axis_B","axis_C"], coords={"axis_A":["A_%d"%_ for _ in range(3)],
                                                                                  "axis_B":["B_%d"%_ for _ in range(3)],
                                                                                 "axis_C":["C_%d"%_ for _ in range(5)]})
# <xarray.DataArray (axis_A: 3, axis_B: 3, axis_C: 5)>
# array([[[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
#         [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
#         [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.]],

#        [[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
#         [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
#         [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.]],

#        [[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
#         [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
#         [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.]]])
# Coordinates:
#   * axis_B   (axis_B) <U3 'B_0' 'B_1' 'B_2'
#   * axis_A   (axis_A) <U3 'A_0' 'A_1' 'A_2'
#   * axis_C   (axis_C) <U3 'C_0' 'C_1' 'C_2' 'C_3' 'C_4'

# # Update?
DA.sel(axis_A="A_1", axis_B="B_1", axis_C="C_1").values = 1
DA.max()
# # <xarray.DataArray ()>
# # array(0.0)

DA.sel(axis_A="A_1", axis_B="B_1", axis_C="C_1") = 1
# #  File "<ipython-input-17-8feb7332633f>", line 4
# #     DA.sel(axis_A="A_1", axis_B="B_1", axis_C="C_1") = 1
# #                                                         ^
# # SyntaxError: can't assign to function call

最佳答案

由于Python语法的不幸局限性，即在方括号内不支持关键字参数，这确实很尴尬。

因此，您需要将.sel的参数作为.loc中的字典放置:

DA.loc[dict(axis_A="A_1", axis_B="B_1", axis_C="C_1")] = 1

关于python - 如何使用 `xarray.DataArray`索引器更新 `.sel()`？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/40029618/