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2 つの x アレイ データセットがあります。

  • 1 つは呼び出され、変数を含むfooディメンションを持ちます。 x,y,timea,b,c,d
  • 2 番目が呼び出されbar、 の時系列分析の結果ですfoo。
    • これには、ディメンションと、 のすべての値がと の間にx,yある単一の変数しかありません。 ee01

で処理されるデータ エントリbarの量をフィルタリングまたは制限するために使用したいと思います。ここでは、 at eachののみを考慮する必要があります。 x,y,timefoox,y,timee > 0.8x.y

私はまだXアレイにかなり慣れていません。私の質問は、2 つの xarray データセットを何らかの形で AND 演算または交差させ、より小さなデータセットを期待するという「セット操作」の考え方が、x-array について推論する現実的な方法であるかどうかです。

これが私がこれまでに持っているものです。

foo = loadDataset()
bar = perform_timeseries_analysis()
filtered_bar = bar > 0.8
#TODO: Use bar to reduce the size of foo

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これが私のために働いたものです 

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
于 2016-10-11T17:55:43.273 に答える