如何在python中使用xarray增加气候数据集？

输入：

输出：

（64800,72）（7264800）（64800,0）数组（[]，形状=（64800,0），数据类型=浮点64）坐标：* 时间（时间）日期时间64[ns]*空间（空间）多索引

• 纬度（空间）浮动64-90.0-90.0-90.0-90.0。。。89.089.089.089.0
• 经度（空间）浮动64 0.0 1.0 2.0 3.0 4.0。。。356.0 357.0 358.0 359.0（‘空间’、‘时间’）

最初，Xt矩阵的大小为6480072，Y为7264800。这两个矩阵相乘后，大小应该是6480064800，但我得到的是648000。为什么会这样？帮我解决这个问题。基本上我用的是xarray

图像已附加

Try

Cxy=（Xt@Y）/（72）

tws = ds1.lwe_thickness
print(tws.size)
print(tws.shape)
# tws

# vectorization
stacked1 = tws.stack(space =("latitude", "longitude"))    # 
stacked
print(stacked1.shape)

# standardization
Y = (stacked1-stacked1.mean())/(stacked1.std())
print(Y)
print(Y.shape) 

print(Xt.shape)  # precipitation dataset
print(Y.shape)   # total water storage dataset

 # co-variance between precipitation and total water storage
Cxy = (Xt*Y)/(72)
print(Cxy.shape)
print(Cxy)
print(Cxy.dims)