Python 按维度合并3个数组2D数组以生成6D数组

所以我有三个数组

Jun_1TMean = xr.DataArray(Jun_1T.variables['Variable'])
lon = xr.DataArray(lon2)
lat = xr.DataArray(lat2)

当我这样做的时候

June_1T =np.array( [Jun_1TMean, lat, lon])
June_1T.shape

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除此之外，如果没有可广播函数或

+

、

*

等

+

ufunc，您不能将NumPy数组作为单独的轴进行“堆叠”，我认为您不想这样做。如您所建议的，具有这些维度的numpy数组，其数据类型为

int64

（float将更差），将需要-

array_space = (1949*2649*1949*2649*1949*2649)*8 bytes 
            = 1100959591182509749608 bytes
            = 1100959591182.51 GB
            = 1100959.59 Petabytes

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作为参考，谷歌、亚马逊、微软和Facebook的数据总和为1200 PB

额外维度的数据来自何处，如何填充？你希望需要多少空间来明确地存储这些数据？@JanChristofterasa不管他有多少内存，甚至整个互联网都不是这样much@AkshaySehgal我希望康纳能意识到这一点。是的，瑞普。我想把lat-lon数据和感兴趣的变量放在一起。我正试图把东海岸和西海岸分开。然后平均白天和晚上。我希望在分离/浓缩时区时保持数据的横向，以便在绘制数据时为其分配适当的坐标。由于每个时区都有不同的UTC日/夜，我怀疑您是否需要您认为需要的维度数量。啊，我明白了，谢谢