Python 将数据数组插值到新坐标

我试图将一个更大的数据集插值到另一个数据集的坐标上，这样我就可以用它们进行计算。我以前使用过.interp，但它似乎失败了，因为维度似乎是由x，y索引的，而不是由lat，lon索引的。怎样才能修正它，这样我就可以插值数据了

lons, lats = precip_data.lon, precip_data.lat
temperature_interp = temperature_data.interp(latitude=lats, longitude=lons)

抛出错误：

ValueError: dimensions {'longitude', 'latitude'} do not exist

降水数据阵列

数组（[[0,0,0.，…，0,0,0,0.]），
[0.      , 0.      , 0.      , ..., 0.      , 0.      , 0.      ],
[0.      , 0.      , 0.      , ..., 0.      , 0.      , 0.      ],
...,
[0.      , 0.      , 0.      , ..., 0.014764, 0.014764, 0.014764],
[0.      , 0.      , 0.      , ..., 0.014764, 0.014764, 0.014764],
[0.      , 0.      , 0.      , ..., 0.014764, 0.019685, 0.014764]],
dtype=32）
协调：
时间日期时间64[ns]2020-02-28
*y（y）浮动64-4.791e+06-4.786e+06-3.681e+06-3.677e+06
*x（x）浮动64 2.234e+062.238e+062.243e+06。。。3.081e+06 3.086e+06
横向（y，x）浮动64。。。
长（y，x）浮点数64。。。
属性：
姓名：PRECIP
单位：英寸
网格映射：crs

温度数据阵列

尺寸：（x:451，y:337）
协调：
时间日期时间64[ns]。。。
步骤时间Delta64[ns]。。。
纬度（y，x）浮动64。。。
经度（y，x）浮动64。。。
有效的\u时间日期时间64[ns]。。。
不带坐标的尺寸：x，y
数据变量：
t（y，x）浮动32294.39157 294.39157。。。259.6211 259.6211

您是否尝试过使用

温度\u interp=temperature\u data.interp（x=lats，y=lons）

？它可以工作，但只返回NaN值

<xarray.DataArray 'PRECIP' (y: 235, x: 180)>
array([[0.      , 0.      , 0.      , ..., 0.      , 0.      , 0.      ],
       [0.      , 0.      , 0.      , ..., 0.      , 0.      , 0.      ],
       [0.      , 0.      , 0.      , ..., 0.      , 0.      , 0.      ],
       ...,
       [0.      , 0.      , 0.      , ..., 0.014764, 0.014764, 0.014764],
       [0.      , 0.      , 0.      , ..., 0.014764, 0.014764, 0.014764],
       [0.      , 0.      , 0.      , ..., 0.014764, 0.019685, 0.014764]],
      dtype=float32)
Coordinates:
    time     datetime64[ns] 2020-02-28
  * y        (y) float64 -4.791e+06 -4.786e+06 ... -3.681e+06 -3.677e+06
  * x        (x) float64 2.234e+06 2.238e+06 2.243e+06 ... 3.081e+06 3.086e+06
    lat      (y, x) float64 ...
    lon      (y, x) float64 ...
Attributes:
    long_name:     PRECIP
    units:         IN
    grid_mapping:  crs

<xarray.Dataset>
Dimensions:     (x: 451, y: 337)
Coordinates:
    time        datetime64[ns] ...
    step        timedelta64[ns] ...
    latitude    (y, x) float64 ...
    longitude   (y, x) float64 ...
    valid_time  datetime64[ns] ...
Dimensions without coordinates: x, y
Data variables:
    t           (y, x) float32 294.39157 294.39157 ... 259.6211 259.6211