xarray对等尺寸数组执行逐元素与运算后结果形状异常

问题原因 #

这是xarray的有意设计行为，标签对齐算术是xarray的核心特性之一：所有xarray对象之间的运算默认会基于维度的坐标标签自动对齐，而非按数组元素的位置对齐。

你遇到的现象原因很明确：

• 你对ice_concentration最后一维做的两次切片1:-1和:-2，得到的两个数组虽然数值形状都是(947,737)，但它们最后一维的坐标标签集合并不完全重合：1:-1的最后一维坐标是原数组下标1到倒数第2对应的标签，:-2的最后一维坐标是原数组下标0到倒数第3对应的标签，两者只有736个共同的坐标标签。
• 做&运算时xarray会自动对两个数组的坐标做内连接，仅保留两边都存在的坐标对应的元素，因此运算结果最后一维长度变成736。也正是因为坐标对齐后，你原本要对比的邻域元素被匹配到了相同坐标的自身元素，才会出现np.sum(mask)返回0的问题。

当你调用.values转成numpy数组后，numpy数组没有坐标标签属性，只会按元素的位置顺序逐位运算，自然就能得到你预期的邻域对比结果。

推荐解决方案 #

如果不想转numpy数组，想要保留xarray的坐标特性做邻域运算，可以使用xarray原生的shift方法偏移坐标，不需要手动切片对齐：

threshold = 0.7
# 沿最后一维向左偏移1个单位，坐标保持和原数组对齐
left_neighbour = d.ice_concentration[0].shift(dim=-1, n=1)
mask = (d.ice_concentration[0] < threshold) & (left_neighbour > threshold)
# 去掉边缘的空值
mask = mask[1:-1, 1:-1]

如果就是想要按数组位置运算不考虑坐标，也可以在运算前重置维度的坐标为位置索引：

arr1 = d.ice_concentration[0,1:-1,1:-1].assign_coords({'x': range(737), 'y': range(947)})
arr2 = d.ice_concentration[0,1:-1,:-2].assign_coords({'x': range(737), 'y': range(947)})
mask = arr1 < threshold & arr2 > threshold

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tor