Numpy 使DataArray在默认情况下返回浮点而不是0维数组

考虑以下使用DataArray的示例：

In [34]: import xarray as xr

In [35]: da=xr.DataArray(np.random.rand(5,5,5), dims=['x', 'y', 'z'], coords=dict(x=range(5), y=range(5), z=range(5)))

In [36]: da.mean()
Out[36]: 
<xarray.DataArray ()>
array(0.547996)

[34]中的

：将xarray作为xr导入
在[35]中：da=xr.DataArray（np.random.rand（5,5,5），dims=['x'，'y'，'z']，coords=dict（x=range（5），y=range（5），z=range（5）））
在[36]中：da.mean（）
出[36]：
阵列（0.547996）

---

平均操作返回的对象的类型实际上是一个没有任何维度的DataArray。然而，有时这很麻烦，我希望

xarray

在这些时候返回一个好的ol'浮点值。这可能吗？理想情况下，会有类似“xr.options.return\u mode”之类的东西（而不是在每个函数中都使用额外的参数）。

目前，xarray没有类似于

xr.options.return\u mode的东西。从xarray：

xarray努力做到自一致：在数据阵列上执行操作
（resp.Dataset）返回另一个DataArray（resp.Dataset）对象。在里面
特别是返回标量值的操作（例如索引或
平均值或总和（应用于所有轴）等聚合也将返回
xarray对象

不幸的是，这意味着在其他库中使用xarray时，有时必须显式地强制转换结果

因此，如果需要python标量，这两种方法中的任何一种都应该有效：

float(da.mean())

或

目前，xarray没有类似于
xr.options.return\u mode
的功能。从xarray：

xarray努力做到自一致：在数据阵列上执行操作
（resp.Dataset）返回另一个DataArray（resp.Dataset）对象。在里面
特别是返回标量值的操作（例如索引或
平均值或总和（应用于所有轴）等聚合也将返回
xarray对象

不幸的是，这意味着在其他库中使用xarray时，有时必须显式地强制转换结果

因此，如果需要python标量，这两种方法中的任何一种都应该有效：

float(da.mean())

或

da.mean（）。我假设
xarray
的行为也一样。从0d提取元素需要
.item（）
或
[（）]
索引。@hpaulj
da.mean（）[（）]
仍然返回一个数据数组，但
da.mean（）.item（）
工作正常（很傻，但我没有想到）。如果没有更好的东西，请考虑写一个答案，这样我就可以接受它。<代码> DA.Mead（）（0）<代码> @ StephenRauch，<代码>（0）< /代码>将不会在一个0D数组上工作，至少不在<代码> NUMPY < /C>中。我假设
xarray
的行为也一样。从0d提取元素需要
.item（）
或
[（）]
索引。@hpaulj
da.mean（）[（）]
仍然返回一个数据数组，但
da.mean（）.item（）
工作正常（很傻，但我没有想到）。如果没有更好的东西，考虑写一个答案，这样我就可以接受它。