基于多个条件的 Xarray 蒙版区域

Question

我正在查看全局 netcdf 文件。我想将 60-75 度 N 波段内的所有陆地点设置为零，但将该波段中的海洋点保持为 nan。第二步，我想将陆地点的值保持在 60-75 之间，但将所有其他陆地点设置为零。海洋值是 NaN。我只是没有让我的 xarray 脚本执行此操作 - 这是我尝试过的

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

ds = xr.open_dataset('ifle.nc')

ds['Shrub_total'] = ds['Shrub']

shrub_total = ds.Shrub_total

tundra = shrub_total.where((shrub_total!=np.nan)&(shrub_total.Lat>60)&
                           (shrub_total.Lat<75), 0)
shrub = shrub_total.where((shrub_total!=np.nan)&(shrub_total.Lat<60)&
                          (shrub_total.Lat>75), 0)

ds['Tundra'] = tundra
ds['Shrub'] = shrub

fig, axes = plt.subplots(ncols=2,figsize=(12,3))

ds['Shrub_total'].isel(Time=0).plot(ax=axes[0])
ds['Tundra'].isel(Time=0).plot(ax=axes[1])
ds['Shrub'].isel(Time=0).plot(ax=axes[2])

plt.show()

这是它的样子

左边的面板是原始数据，对于中间的面板，至少我设法保留了我想要的数据 - 但我不想保留两个巨大的紫色块，而是保留所有值都在选定区域集之外的地图归零。右侧面板本来是中间面板的 'inverse'，但我在那里完全失败了。感觉这应该是一件很容易做的事情，但我就是想不通！

Answer 1

这似乎主要是逻辑方面的问题，以及用于处理 NaN 的方法。

以下似乎对我有用：

tundra = shrub_total.where((np.isnan(shrub_total)==True)|
                          ((shrub_total.Lat>60)&(shrub_total.Lat<75)), 0)

shrub = shrub_total.where((np.isnan(shrub_total)==True)|
                        ((shrub_total.Lat<60)|(shrub_total.Lat>75)), 0)

我将 shrub 逻辑更改为 OR 语句（我们想屏蔽小于 60 或大于 75 - 不可能同时屏蔽两个！）。
我们使用 np.isnan()==True 而不是 ()!=np.nan。我不确定为什么我们不能像您那样对待它...这需要进一步改变逻辑。

请注意，我不使用 python，所以这可能很老套，而且我相信其他人会有更优雅和知识渊博的答案，但它引起了我的兴趣，所以我尝试了 :)

基于多个条件的 Xarray 蒙版区域

Xarray mask region based on multiple conditions

mask

where-clause

netcdf

python-xarray