Numpy xarray 的 np.reshape() 函数的对应函数

在本文中，我们将介绍numpy xarray库中np.reshape() 函数的对应函数。np.reshape() 函数用于改变数组大小和形状，即改变数组的维度，而xarray库为面向标签的数组处理方法，将标签与numpy数组结合使用，因此在这个面向标签的库中改变数组的大小或形状需要使用专门的函数。

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xarray库介绍

xarray库是一种数据处理工具，它提供了一种灵活、高效的方法来处理具有标签的多维数组。在xarray库中，可以轻松地处理多维数据，这些数据有一个或多个标签维度。xarray库比numpy库更加强大和灵活，因为它支持多种数据文件格式，并且提供了直接使用标签进行数据切片、缩放、统计等操作。

xarray库的reshape函数

在xarray库中，可以使用 stack() 和 unstack() 方法来改变数组的维度或大小。这两种方法需要用到 xarray 库的两个参数：dim 和 new_dim。其中 dim 为待操作的维度，new_dim 是指从第 dim 个维度中选出的新维度。

下面是用于改变数组形状的stack()、unstack()方法的示例代码：

import xarray as xr

# 生成一个 xarray 数据集
data = xr.DataArray(range(8), dims=['x', 'y'])

# 使用 stack() 方法，将二维数据堆叠为一维数据
data_stacked = data.stack(z=('x','y'))
# 打印输出
print(data_stacked)

# 利用 stack() 方法后的数据，使用 unstack() 方法将一维数据还原为二维数据
data_unstacked = data_stacked.unstack('z')
# 打印输出
print(data_unstacked)

上述代码中，data 为二维数组，通过执行 stack() 方法，将二维数组转换为一维数组，data_stacked 的数据维度为：

<xarray.DataArray (z: 8)>
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
Coordinates:
    x        (z) int64 0 0 0 0 1 1 1 1
    y        (z) int64 0 1 2 3 0 1 2 3
Dimensions without coordinates: z

再通过执行 unstack() 方法，将一维数组还原为二维数组，data_unstacked 的维度将与 data 的维度相同：

<xarray.DataArray (x: 2, y: 4)>
array([[0, 1, 2, 3],
       [4, 5, 6, 7]])
Coordinates:
  * x        (x) int64 0 1
  * y        (y) int64 0 1 2 3

结语

本文介绍了在xarray库中，可以使用 stack() 和 unstack() 方法来改变数组的维度或大小，这两种方法需要用到 xarray 库的两个参数：dim 和 new_dim。通过示例代码可知该方法的基本使用方法，这可以为使用xarray库的数据处理带来很大的便利性。