xarrayにディメンションを追加するDataArray

Question

DataArrayにディメンションを追加して、新しいディメンションに値を入力する必要があります。ここに元の配列があります。私は新たな次元に空のDataArrayを作成して、既存のデータをコピーすることができると思い

a_size = 10 
a_coords = np.linspace(0, 1, a_size) 

b_size = 5 
b_coords = np.linspace(0, 1, b_size) 

# original 1-dimensional array 
x = xr.DataArray(
    np.random.random(a_size), 
    coords=[('a', a coords)]) 

。

y = xr.DataArray(
    np.empty((b_size, a_size), 
    coords=([('b', b_coords), ('a', a_coords)]) 
y[:] = x 

良いアイデアはconcatを使用することであるかもしれません。コンカットのディメンションとディメンションの両方を指定する方法を理解するのにはしばらく時間がかかりましたが、これらのオプションはどれも素晴らしいとは思われませんでした。このバージョンをきれいにすることができないものがありますか？

# specify the dimension name, then set the coordinates 
y = xr.concat([x for _ in b_coords], 'b') 
y['b'] = b_coords 

# specify the coordinates, then rename the dimension 
y = xr.concat([x for _ in b_coords], b_coords) 
y.rename({'concat_dim': 'b'}) 

# use a DataArray as the concat dimension 
y = xr.concat(
    [x for _ in b_coords], 
    xr.DataArray(b_coords, name='b', dims=['b'])) 

上記の2つのオプションのどちらよりも優れた方法はありますか？

Answer 1

あなたは現在のオプションについて非常に徹底的な分析を行いましたが、実際にはこれらのどれもきれいではありません。

これは確かにxarray用の書き込みには便利な機能ですが、まだそれを実装することはまだありません。多分あなたは手助けに興味があるでしょうか？

は、いくつかのAPIの提案のために、このGitHubの問題を参照してください：https://github.com/pydata/xarray/issues/170

Answer 2

ための数学は私が新しい次元を追加するために掛けるのが好き新しい次元の上に適用される方法で。

identityb = xr.DataArray(np.ones_like(b_coords), coords=[('b', b_coords)]) 
y = x * identityb