如何将xarray DataArray中存在于指定列表的值标记为1，其余为0？

问题背景 #

我有一个非零数值列表blob_numbers_126_list，需要与三维（time,lat,lon）的xarray DataArray blobs_126对比，生成二进制数组——值在列表中则标记为1，否则为0。

列表生成代码：

blob_numbers_126 = blobs_126.where(icemask_126_regrid[30,:,:] == 1).data.flatten()
blob_numbers_126 = blob_numbers_126[~np.isnan(blob_numbers_126)]
blob_numbers_126_list = list(set(blob_numbers_126[blob_numbers_126!=0]))

当前使用xr.where()的代码得到全1数组，不符合预期：

blobs_126_source = blobs_126.where(blobs_126[:,:,:].data == any(np.array(blob_numbers_126_list)),1,0)

错误原因 #

• any(np.array(blob_numbers_126_list))会将整个列表转换为单个布尔值（只要列表非空就返回True），导致条件变为blobs_126.data == True，所有非零数值都会匹配该条件，最终生成全1数组。
• 直接操作.data绕过了xarray的维度对齐机制，不是推荐的用法。

正确解决方法 #

方法1：使用xarray内置isin()方法（推荐） #

xarray的DataArray自带isin()方法，可直接逐元素检查是否在目标列表中，返回布尔掩码后转换为1/0数组：

# 生成布尔掩码
match_mask = blobs_126.isin(blob_numbers_126_list)
# 转换为二进制数组，保留原维度和坐标
blobs_126_source = match_mask.astype(int)

# 也可以用xr.where实现相同效果
blobs_126_source = xr.where(match_mask, 1, 0)

方法2：结合numpy的in1d()操作 #

如果习惯用numpy处理，可先展平数组检查匹配，再重构回原三维结构：

# 展平数组并检查每个元素是否在列表中
flat_match = np.in1d(blobs_126.data.flatten(), blob_numbers_126_list)
# 重构回原DataArray的形状
match_mask = flat_match.reshape(blobs_126.shape)
# 转换为带坐标的DataArray
blobs_126_source = xr.DataArray(match_mask.astype(int), coords=blobs_126.coords, dims=blobs_126.dims)

额外优化：用集合提升匹配效率 #

由于你的列表是通过set生成的，直接使用集合做匹配能大幅提升效率（尤其当元素数量较多时）：

# 直接生成集合而非列表
blob_numbers_126_set = set(blob_numbers_126[blob_numbers_126!=0])
# 后续用isin(blob_numbers_126_set)即可，xarray会自动兼容集合类型

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jpleis