有一个3维nc数据，时间*纬度*经度，写一段Python代码 提取最接近北纬35度，东经118度的两点取平均 得到这一点的值

在Python中，你可以使用`xarray`库来处理NetCDF（nc）文件，并结合numpy的切片和mean函数来完成这个任务。假设你的数据已经读入一个名为`data`的`xarray.Dataset`或者`xarray.DataArray`对象。以下是一段示例代码：

import xarray as xr

# 假设你的数据变量名是'data_var'，并且你已经加载了nc文件
data_var = data['data_var']

# 定义目标纬度和经度
target_lat = 35
target_lon = 118

# 使用isel函数提取指定纬度和经度的点，注意索引从0开始
closest_points = data_var.isel(lat=data_var.lat.idxmax(keep='all') == target_lat, lon=data_var.lon.idxmax(keep='all') == target_lon)

# 如果只有一个匹配的点，直接取平均值
if len(closest_points) == 1:
    result = closest_points.mean()
else:
    print("有多个点位于给定的经纬度，无法简单取平均。你需要进一步筛选或调整处理方式。")

# 输出结果
print(result.values)

这段代码首先通过`.isel()`函数找到了纬度和经度最接近目标值的点，然后计算这些点的平均值。如果有多于一个符合条件的点，则会提示需要进一步处理。