Python xarray select \插入自定义1D切片auf多维数据（又名zip vs itertools.product）

我有一个（大的）多维xarray数据数组或数据集，希望沿着1D路径选择或插值数据，而不需要缓慢的for循环或列表理解（例如，在纬度和经度上定义了2D数据，我希望沿着纬度和经度给定的路径获取数据）：

下面返回一个2D数据数组，该数组包含path_lats和path_lons的所有组合，类似于使用itertools.product（path_lats，path_lons）的for循环：

对于大于二维的较大Dataarrays \数据集，这将消耗大量内存，因为它包含许多此任务不需要的数据

我想要的是使用zip（path_lats，path_lons）的for-loop\list理解的快速版本，例如类似（此处的语法无效）

这将返回一个1D数据数组（坐标：路径索引），可能还有数据之外的纬度和经度。生成的数据阵列应包含以下数据：

[float(da.interp(latitude=p_lat, longitude=p_lon)) for p_lat, p_lon in zip(path_lats, path_lons)]

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在xarray中不使用循环就可以做到这一点吗？

不过，我只是在以下目录中找到了解决方案：

da_path = da.interp(latitude=path_lats, longitude=path_lons)

da_pathZIP = da.interp((latitude, longitude) = (path_lats, path_lons))

[float(da.interp(latitude=p_lat, longitude=p_lon)) for p_lat, p_lon in zip(path_lats, path_lons)]

da_lons = xr.DataArray(path_lons, dims='time')
da_lats = xr.DataArray(path_lats, dims='time')
da_pathZIP = da.interp(latitude=da_lats, longitude=da_lons)