如何在Python中将指定shape的NumPy数组转换为带命名维度的Xarray？

首先确保你已经安装并导入numpy和xarray库，然后按以下步骤操作：

1. 定义原始NumPy数组：

import numpy as np
import xarray as xr

a = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]],[[13,14,15],[16,17,18]]])

2. 为每个维度定义坐标值，再通过xr.DataArray完成转换并绑定维度名称与坐标：

# 定义各维度对应的坐标集合
income_coords = [0, 1, 2]
sex_coords = [0, 1]
bmi_coords = ['low', 'med', 'high']

# 转换为Xarray DataArray，指定维度名称和对应坐标
xr_array = xr.DataArray(
    data=a,
    dims=['income', 'sex', 'BMI'],  # 维度顺序严格匹配原数组shape(3,2,3)的三个轴
    coords={
        'income': income_coords,
        'sex': sex_coords,
        'BMI': bmi_coords
    }
)

# 查看转换后的结果
print(xr_array)

执行后会得到一个带有明确维度名称和对应坐标的Xarray对象，其中income对应原数组的第一个轴（长度3）、sex对应第二个轴（长度2）、BMI对应第三个轴（长度3）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Stata_user