Что такое «неиндексированные измерения» и почему координаты * пустые *?

Question

Я читаю файл NetCDF, и я получаю Unindexed dimensions. Что это значит и я должен волноваться? Связано ли это с координатами *empty*? Означает ли это, что в исходном файле что-то неопрятно?

In [33]: ds 
Out[33]: 
<xarray.Dataset> 
Dimensions:      (hirs-n17_nx: 7, hirs-n17_ny: 7, hirs-n18_nx: 7, hirs-n18_ny: 7, matchup_count: 11969) 
Coordinates: 
    *empty* 
Unindexed dimensions: 
    hirs-n17_nx, hirs-n17_ny, hirs-n18_nx, hirs-n18_ny, matchup_count 
Data variables: 
(...) 
    hirs-n18_counts_ch12  (matchup_count, hirs-n18_ny, hirs-n18_nx) float64 -2.147e+09 ... 
(...) 

In [35]: ds["hirs-n17_radiance_ch12"] 
Out[35]: 
<xarray.DataArray 'hirs-n17_radiance_ch12' (matchup_count: 11969, hirs-n17_ny: 7, hirs-n17_nx: 7)> 
[586481 values with dtype=float64] 
Unindexed dimensions: 
    matchup_count, hirs-n17_ny, hirs-n17_nx 
Attributes: 
    units: mW m^-2 sr^-1 cm 

Answer 1

«Неиндексированные размеры» - это просто размеры, которые не имеют связанной переменной координат. Лучшим заголовком раздела может быть «Размеры без координат». В этом нет ничего неправильного: иногда нет значимых значений координат для измерения, а xarray обрабатывает это просто отлично.

Это новый раздел в объектах repr для объектов xarray. Начиная с v0.9.0, coordinates for dimensions are now optional в модели данных xarray, вместо заполнения значениями по умолчанию [0, 1, 2, ..., N-1].

Старый поведение/магнезии (xarray v0.8.2):

>>> ds = xarray.Dataset({'foo': (('x',), [1, 2, 3])}) 
>>> ds 
<xarray.Dataset> 
Dimensions: (x: 3) 
Coordinates: 
    * x  (x) int64 0 1 2 
Data variables: 
    foo  (x) int64 1 2 3 
>>> 'x' in ds.coords 
True 

Новое поведение/магнезии (xarray v0.9.0):

>>> ds = xarray.Dataset({'foo': (('x',), [1, 2, 3])}) 
>>> ds 
<xarray.Dataset> 
Dimensions: (x: 3) 
Coordinates: 
    *empty* 
Unindexed dimensions: 
    x 
Data variables: 
    foo  (x) int64 1 2 3 
>>> 'x' in ds.coords 
False 

Я рад, что вы подняли эту проблему. Недавно мы обновляли repr (см. https://github.com/pydata/xarray/issues/1199), чтобы попытаться передать этот новый аспект модели данных самым ясным способом, но мы, возможно, еще не поняли его. Предложения по улучшению будут очень приветствуемыми (просьба прокомментировать связанную проблему GitHub).