Получить координаты значений non-nan xarray Dataset

Question

У меня есть этот образец данных, содержащий температуру воздуха во всем мире, и, что более важно, маску land, обозначающую земельные/неводные районы.

<xarray.Dataset> 
Dimensions: (lat: 55, lon: 143, time: 5) 
Coordinates: 
    * time  (time) datetime64[ns] 2016-01-01 2016-01-02 2016-01-03 ... 
    * lat  (lat) float64 -52.5 -50.0 -47.5 -45.0 -42.5 -40.0 -37.5 -35.0 ... 
    * lon  (lon) float64 -177.5 -175.0 -172.5 -170.0 -167.5 -165.0 -162.5 ... 
    land  (lat, lon) bool False False False False False False False False ... 
Data variables: 
    airt  (time, lat, lon) float64 7.952 7.61 7.389 7.267 7.124 6.989 ... 

теперь я могу маскировать океаны и построить его

dry_areas = ds.where(ds.land) 
dry_areas.airt.plot() 

dry_areas выглядит следующим образом

<xarray.Dataset> 
Dimensions: (lat: 55, lon: 143) 
Coordinates: 
    * lat  (lat) float64 -52.5 -50.0 -47.5 -45.0 -42.5 -40.0 -37.5 -35.0 ... 
    * lon  (lon) float64 -177.5 -175.0 -172.5 -170.0 -167.5 -165.0 -162.5 ... 
    land  (lat, lon) bool False False False False False False False False ... 
Data variables: 
    airt  (lat, lon) float64 nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan ... 

Как я теперь могу получить координаты для всех значений, не NaN ?

dry_areas.coords дает мне ограничительную рамку, и я не могу получить lat и lon в форму (55, 143), чтобы применить маску.

Единственное рабочее обходное решение, которое я мог найти, это dry_areas.to_dataframe().dropna().reset_index()[['lat', 'lon']].values, который не чувствует себя очень скудным и чистым.

Я чувствую, что это довольно просто, однако я, очевидно, не является numpy/matrix ninja.

Лучшее решение до сих пор

Это самый короткий я мог бы прийти с до сих пор:

lon, lat = np.meshgrid(ds.coords['lon'], ds.coords['lat']) 
lat_masked = ma.array(lat, mask=dry_areas.airt.fillna(False)) 
lon_masked = ma.array(lon, mask=dry_areas.airt.fillna(False)) 
land_coordinates = zip(lat_masked[lat_masked.mask].data,  lon_masked[lon_masked.mask].data) 

Answer 1

Вы можете использовать .stack, чтобы получить массив Корд пар ненулевых значений:

In [31]: da=xr.DataArray(np.arange(20).reshape(5,4)) 
In [33]: da_nans = da.where(da % 2 == 1) 
In [34]: da_nans 
Out[34]: 
<xarray.DataArray (dim_0: 5, dim_1: 4)> 
array([[ nan, 1., nan, 3.], 
     [ nan, 5., nan, 7.], 
     [ nan, 9., nan, 11.], 
     [ nan, 13., nan, 15.], 
     [ nan, 17., nan, 19.]]) 
Coordinates: 
    * dim_0 (dim_0) int64 0 1 2 3 4 
    * dim_1 (dim_1) int64 0 1 2 3 

In [35]: da_stacked = da_nans.stack(x=['dim_0','dim_1']) 

In [36]: da_stacked 
Out[36]: 
<xarray.DataArray (x: 20)> 
array([ nan, 1., nan, 3., nan, 5., nan, 7., nan, 9., nan, 
     11., nan, 13., nan, 15., nan, 17., nan, 19.]) 
Coordinates: 
    * x  (x) object (0, 0) (0, 1) (0, 2) (0, 3) (1, 0) (1, 1) (1, 2) ... 


In [37]: da_stacked[da_stacked.notnull()] 
Out[37]: 
<xarray.DataArray (x: 10)> 
array([ 1., 3., 5., 7., 9., 11., 13., 15., 17., 19.]) 
Coordinates: 
    * x  (x) object (0, 1) (0, 3) (1, 1) (1, 3) (2, 1) (2, 3) (3, 1) ...