世界中の気温を含むこのサンプル データセットと、さらに重要なことに、land陸上/非水域をマークする mask があります。
<xarray.Dataset>
Dimensions: (lat: 55, lon: 143, time: 5)
Coordinates:
* time (time) datetime64[ns] 2016-01-01 2016-01-02 2016-01-03 ...
* lat (lat) float64 -52.5 -50.0 -47.5 -45.0 -42.5 -40.0 -37.5 -35.0 ...
* lon (lon) float64 -177.5 -175.0 -172.5 -170.0 -167.5 -165.0 -162.5 ...
land (lat, lon) bool False False False False False False False False ...
Data variables:
airt (time, lat, lon) float64 7.952 7.61 7.389 7.267 7.124 6.989 ...
海をマスクしてプロットできるようになりました
dry_areas = ds.where(ds.land)
dry_areas.airt.plot()
dry_areasこのように見えます
<xarray.Dataset>
Dimensions: (lat: 55, lon: 143)
Coordinates:
* lat (lat) float64 -52.5 -50.0 -47.5 -45.0 -42.5 -40.0 -37.5 -35.0 ...
* lon (lon) float64 -177.5 -175.0 -172.5 -170.0 -167.5 -165.0 -162.5 ...
land (lat, lon) bool False False False False False False False False ...
Data variables:
airt (lat, lon) float64 nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan ...
すべての非 nan 値の座標を取得するにはどうすればよいですか?
dry_areas.coords(55, 143)バウンディングボックスが表示され、マスクを適用できるように緯度と経度を形状に入れることができません。
私が見つけた唯一の有効な回避策は
dry_areas.to_dataframe().dropna().reset_index()[['lat', 'lon']].valuesです。
これは非常に単純だと思いますが、明らかにnumpy/matrixの忍者ではありません。
これまでの最善の解決策
これは私がこれまでに持ってきた最短のものです:
lon, lat = np.meshgrid(ds.coords['lon'], ds.coords['lat'])
lat_masked = ma.array(lat, mask=dry_areas.airt.fillna(False))
lon_masked = ma.array(lon, mask=dry_areas.airt.fillna(False))
land_coordinates = zip(lat_masked[lat_masked.mask].data, lon_masked[lon_masked.mask].data)