获取布尔型DataArray中True值的索引
获取布尔型DataArray中True值的索引
提问于 2019-02-20 23:18:55
在xarray中获取布尔型DataArray的True值的索引的合适方法是什么？我知道numpy的方式是使用np.where，但这对于多维数组来说并不方便：
>>> da = xr.DataArray([0., 1., 2.])
>>> da > 0
<xarray.DataArray (dim_0: 3)>
array([False, True, True])
Dimensions without coordinates: dim_0
>>> np.where(da > 0)[0]
array([1, 2])
>>> db = xr.DataArray([[0.,1.,2.],[2.,1.,0.]])
>>> db > 0
<xarray.DataArray (dim_0: 2, dim_1: 3)>
array([[False, True, True],
[ True, True, False]])
Dimensions without coordinates: dim_0, dim_1
>>> np.where(db > 0)
Out[61]: (array([0, 0, 1, 1]), array([1, 2, 0, 1]))我想知道是否可以使用xarray功能更优雅地完成它。
原因是我想有选择地修改数组的某些部分，但首先，这不适用于多维布尔索引：
>>> da[da > 0] *= 2
>>> da
<xarray.DataArray (dim_0: 3)>
array([0., 2., 4.])
Dimensions without coordinates: dim_0
>>> db[db > 0] *= 2
Traceback (most recent call last):
[...]
IndexError: 2-dimensional boolean indexing is not supported. 其次，在某些情况下，我经常重用布尔DataArray作为索引器，我想看看是否可以避免查找相关索引值的开销。(我没有对此做过任何分析；所以这个理由不是很合理。)
Stack Overflow用户
发布于 2019-03-05 16:00:19
我发现的一种方法是使用stack和unstack
>>> dc = db.stack(z=('dim_0', 'dim_1'))
>>> dc
<xarray.DataArray (z: 6)>
array([0., 1., 2., 2., 1., 0.])
Coordinates:
* z (z) MultiIndex
- dim_0 (z) int64 0 0 0 1 1 1
- dim_1 (z) int64 0 1 2 0 1 2
>>> dc[dc > 0] += 2
>>> dc
<xarray.DataArray (z: 6)>
array([0., 3., 4., 4., 3., 0.])
Coordinates:
* z (z) MultiIndex
- dim_0 (z) int64 0 0 0 1 1 1
- dim_1 (z) int64 0 1 2 0 1 2
>>> dc.unstack('z')
<xarray.DataArray (dim_0: 2, dim_1: 3)>
array([[0., 3., 4.],
[4., 3., 0.]])
Coordinates:
* dim_0 (dim_0) int64 0 1
* dim_1 (dim_1) int64 0 1 2 我仍然需要测试对效率的影响，但在功能上它解决了我的问题。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/54789656
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