xarray根据一些条件筛选出DataArray对应的值并得到他们的维度信息

在xarray中，如果你想要根据一些条件筛选DataArray中的数据，并同时获取这些数据所对应的新维度信息，你可以使用`isel`、`where`、或者`query`方法结合标签（如坐标标签）或者计算结果（如条件表达式）。这里有几个例子：

1. **使用`isel`和布尔掩码**:

   mask = ds.temperature > 20  # 创建一个温度大于20℃的布尔mask
   result = ds.temperature.isel(latitude=mask['latitude'], longitude=mask['longitude'])

`result`是一个新的DataArray，包含了原数组中温度大于20℃的所有值，其维度信息是原数组`temperature`的维度加上筛选后的坐标。

2. **使用`where`和逻辑运算符**:

   filtered_data = ds.temperature.where(ds.time.dt.month == 7)  # 取七月的数据
   filtered_data_dim = filtered_data.dims  # 获取筛选后的数据维度

这里通过时间属性的时间月份判断，保留了七月份的数据，`filtered_data_dim`将包含过滤后的维度名称。

3. **使用`query`方法**:

   selection = ds.query({'time': slice('2022-06-01', '2022-06-30'), 'temperature': [18, 25]})  # 选择六月并且温度在18°C到25°C之间的数据
   selected_dim = selection.dims  # 获取查询后的数据维度

`query`返回的是一个新Dataset，包含满足条件的记录，`selected_dim`即筛选后的新维度。

这些方法都会返回一个新的DataArray或Dataset，其中包含了根据条件筛选后的值及其相应的维度信息。记得检查返回的结果是否符合预期。