两个x阵列数据集的交集

Question

我有两个x-array数据集。

• 其中一个名为foo，其维度x,y,time包含变量a,b,c,d。
• 第二个名为bar，是foo时间序列分析的结果。
  • 这只有维度x,y和单个变量e，其中e的所有值都介于0和1之间。

我想使用bar来过滤或限制x,y,time中正在处理的foo数据条目的数量。每个x,y,time只有e > 0.8的{​​{1}}应该在此处考虑。

我对X阵列还是比较新的。我的问题是，是否设置了一个操作＆＃39;某种方式的心态和两个xarray数据集的交叉或交叉，并期望一个较小的数据集是推理x阵列的现实方法？

这是我到目前为止所拥有的。

x.y
foo = loadDataset()
bar = perform_timeseries_analysis()
filtered_bar = bar > 0.8

Answer 1

以下是最终为我工作的内容

import numpy as np
from example import *

foo = loadDataset() #returns dataset
bar = perform_timeseries_analysis(foo) # returns dataset
mutable_temp = bar.timeseries.values  
mutable_temp[mutable_temp < 0.8] = np.nan 
mutable_temp[np.isfinite(mutable_temp)] = 0
mask = mutable_temp.astype(np.float32)
foo = foo + mask