如何使用Python和xarray从变量满足netCDF数据集标准的位置提取坐标？

我有一个xarray DataArray对象

da_criteria_daily

，其中是从netCDF文件生成的

<xarray.DataArray (time: 365, latitude: 106, longitude: 193)>
dask.array<shape=(365, 106, 193), dtype=bool, chunksize=(1, 106, 193)>
Coordinates:
  * time       (time) datetime64[ns] 2017-01-01 2017-01-02 ... 2017-12-31
  * latitude   (latitude) float32 -39.2 -39.149525 ... -33.950478 -33.9
  * longitude  (longitude) float32 140.8 140.84792 140.89584 ... 149.95209 150.0

我得到：

<xarray.DataArray (time: 161, latitude: 106, longitude: 193)>
dask.array<shape=(161, 106, 193), dtype=float64, chunksize=(1, 106, 193)>
Coordinates:
  * time       (time) datetime64[ns] 2017-01-01 2017-01-02 ... 2017-12-31
  * latitude   (latitude) float32 -39.2 -39.149525 ... -33.950478 -33.9
  * longitude  (longitude) float32 140.8 140.84792 140.89584 ... 149.95209 150.0

dask阵列
协调：
*时间（时间）日期时间64[ns]2017-01-01 2017-01-02。。。2017-12-31
*纬度32-39.2-39.149525-33.950478 -33.9
*经度（经度）浮动32140.8140.84792140.89584。。。149.95209 150.0

---

您是否使用xarray.DataArray的函数从变量中检索坐标？

您可以通过以下方式使用numpy：

numpy.argwhere(numpy.array(da_criteria_daily))

numpy.argwhere（）

提供非零（True）元素的索引。然后可以使用经度、纬度和时间坐标数组来获取实际值

---

使用xarray的

.where（）

只会将不符合条件的值替换为nans，也就是说，您的假值现在将是nans。我不知道xarray有什么方法可以得到某些值的坐标。它肯定是有用的，但我想还没有人开发它。

你应该展示你尝试过的东西和不起作用的东西。就目前而言，你是在要求别人为你工作。@jhamman。谢谢，我已经尽可能多地补充了。但是我不知道从这里到哪里去。

numpy.argwhere(numpy.array(da_criteria_daily))