如何用Python及xarray构建指定三维参数数据集？

问题说明 #

我尝试用Python编写对应参数的数据集，使用xarray库但未写出正确代码。以下是参数对应的集合与数据集内容：

集合定义 #

• i（产品）：i1, i2, i3, i4, i5, i6, i7, i8, i9, i10
• j（处理单元）：j1, j2, j3
• s（生产站点）：s1, s2, s3

参数表格 v(i,j,s) #

实现代码 #

import xarray as xr
import numpy as np

# 定义各维度的标签集合
products = ['i1', 'i2', 'i3', 'i4', 'i5', 'i6', 'i7', 'i8', 'i9', 'i10']
processing_units = ['j1', 'j2', 'j3']
production_sites = ['s1', 's2', 's3']

# 创建全NaN的3D数组，对应(i,j,s)三个维度的形状
v_data = np.full((len(products), len(processing_units), len(production_sites)), np.nan)

# 填充已知参数值
# 产品i1-i4，对应处理单元j1、生产站点s1，值为5
for i_idx in range(4):
    v_data[i_idx, processing_units.index('j1'), production_sites.index('s1')] = 5

# 产品i5-i8，对应处理单元j2、生产站点s2，值为6
for i_idx in range(4, 8):
    v_data[i_idx, processing_units.index('j2'), production_sites.index('s2')] = 6

# 产品i9-i10，对应处理单元j3、生产站点s3，值为4
for i_idx in range(8, 10):
    v_data[i_idx, processing_units.index('j3'), production_sites.index('s3')] = 4

# 构建xarray DataArray
v_array = xr.DataArray(
    data=v_data,
    dims=['i', 'j', 's'],
    coords={
        'i': products,
        'j': processing_units,
        's': production_sites
    },
    name='v'
)

# 转为Dataset（如果需要将多个变量整合）
dataset = xr.Dataset({'v': v_array})

# 打印验证结果
print(dataset)

验证方式 #

可以通过索引快速查看指定参数值，比如：

# 查看i1、j1、s1对应的值
print(dataset.v.sel(i='i1', j='j1', s='s1'))
# 查看i5、j2、s2对应的值
print(dataset.v.sel(i='i5', j='j2', s='s2'))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者senadurgunlu