按坐标选择，python-xarray答案

【问题标题】：Selection by coordinates, python-xarray按坐标选择，python-xarray
【发布时间】：2016-11-05 05:01:32
【问题描述】：

我有一个小的 python-xarray DataArray 我调用 TINY，尺寸为 x、y 和 t。 TINY 表示较大的DataSet 的处理子集，我称之为HUGE，尺寸为x'、y' 和t'，变量foo、bar 和baz

我正在寻找一种使用TINY 坐标从HUGE 中选择数据集的方法。（所有坐标和坐标对都存在于巨大的空间中）

我赶紧drafted上图

选择返回HUGE 的子集，该子集共享TINY 的coords。返回的是DataSet。有没有一些速记的 x-array 方法来处理这个？

【问题讨论】：

我有点不清楚 - TINY 和 HUGE 共享维度吗？ TINY 中的值如何引用从HUGE 中选择数据的位置？
是的。微小和巨大的共享尺寸。它的坐标是 HUGE 坐标的子集
TINY 中有什么标识您要在 HUGE 中选择的内容？坐标？他们在哪里共享数据？如果难以描述，一个代码示例将贯穿它
感谢您的耐心等待。我更新了插图以帮助澄清，TINY 与 HUGE 共享坐标。 TINY 中的所有坐标都可以在巨大的位置找到。我想根据 TINY 坐标选择 HUGE 的一个子集。（不是 TINY 值）

【解决方案1】：

.reindex_like() 将通过TINY 的坐标为您提供HUGE 的数据 - 这就是您要找的吗？

【讨论】：

这看起来像我要找的。当我写HUGE.reindex_like(TINY) 时，它会返回一个尺寸为HUGE 的数据集。当我写TINY.reindex_like(HUGE) 时，它返回一个维度为TINY 的数据集。我遇到的问题是，虽然我可能会在我的选择中减小 HUGE 的大小，但我并没有得到 HUGE 的所有变量。我可能没有正确执行此操作。
我们可能需要一个例子......我原以为这两个共享维度
所以这个问题的背景是图像处理或非常大图像的时间序列上的计算机视觉。 Huge 表示x,y,t 处的像素，变量r,g,b。我的算法对像素值进行了大量过滤和操作，以产生称为TINY 的东西。它有x、y 和t 一样巨大，但专注于更小的区域。不再有变量r,g,b，而是一些派生变量，如probability。 TINY 是 Huge 的过滤版本。因此，它关注的区域比HUGE 小很多，但仍在同一坐标系上。
我的问题是尝试通过在TINY 点的位置或周围显示HUGE 的r,g,b 组合来检查或调试tiny。对于我的问题，TINY 通常最终是一个 20 x 20（x,y）像素边界框，它存在于我的时间轴上大约只有 2 或 3 个切片上（t）
为什么HUGE.reindex_like(TINY) 没有给你你需要的东西？你能发布一个更小的例子吗？