v=xr.DataArray(v,dims=('lat','lon','mode'), coords={'lat':sst.coords['lat'], 'lon':sst.coords['lon'], 'mode':np.arange(v.shape[-1])})

这段代码是将一个三维数组 v 转换成一个带有坐标轴和维度标签的数据数组（DataArray），其中：

- dims 参数指定了数据数组的维度，这里是由 'lat'、'lon' 和 'mode' 三个维度组成的。
- coords 参数指定了每个维度对应的坐标轴，这里使用了与 SST 数据集相同的经纬度坐标，以及一个从 0 开始的整数序列作为 mode 维度上的标签。

这个过程可以方便地将数组与其它数据集进行对齐操作，并且可以方便地进行数据的切片、索引、计算等操作。

相关问题

DataVariablesEachDay = xr.DataArray(DataVariablesEachDayPd, coords=[LatCESM2, LonCESM2], dims=[“lat”, “lon”])中coords=[LatCESM2, LonCESM2]怎么写

在xarray库中，`coords`参数用于指定数据数组与其坐标变量之间的关联。在这个例子中，`coords=[LatCESM2, LonCESM2]`表示`DataVariablesEachDayPd`这个DataFrame的数据将基于名为`LatCESM2`和`LonCESM2`的坐标变量来进行堆叠。这两个坐标变量分别代表经度（longitude）和纬度（latitude）的值，它们应该是xarray Dataset的一部分，或者是已经创建好的坐标数组。

如果你已经有了这两个坐标变量并且存储在变量LatCESM2和LonCESM2中，你可以像这样书写：

LatCESM2 = ...  # 填充你的纬度坐标变量
LonCESM2 = ...  # 填充你的经度坐标变量

DataVariablesEachDay = xr.DataArray(DataVariablesEachDayPd, coords=(LatCESM2, LonCESM2), dims=("lat", "lon"))

这里假设`LatCESM2`和`LonCESM2`已经被适当地设置了维度和标签，以便与DataFrame中的数据匹配。如果坐标变量还没有设置好，你需要先创建它们并确保它们有正确的形状和标签。

import xarray as xr import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs def readdat(pth,var): ds = xr.open_dataset(pth) dat = ds[var].values lon=ds['lon'] lat=ds['lat'] # 只读取每年1月的数据 dat = dat.sel(time=dat['time.month'].isin([1])) dat = dat.loc['1981-01-01':'2018-12-01','500',:,:] return lon,lat,dat AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'sel'

这个错误提示是因为你在一个 `numpy.ndarray` 上使用了 `.sel()` 这个 xarray.Dataset 特有的方法。你需要将 `dat` 变量转换成 xarray 的 Dataset 或者 DataArray 类型才能使用 `.sel()` 方法。

你可以尝试将以下代码：

dat = dat.sel(time=dat['time.month'].isin([1]))
dat = dat.loc['1981-01-01':'2018-12-01','500',:,:]

改成：

dat = xr.DataArray(dat, coords=[ds['time'], ds['level'], ds['lat'], ds['lon']], dims=['time', 'level', 'lat', 'lon'])
dat = dat.sel(time=dat['time.month'].isin([1]))
dat = dat.loc['1981-01-01':'2018-12-01', 500, :, :]

这样就可以使用 `.sel()` 方法来选择数据了。