如何使用xarray绘图功能将多个xarray DataArray对象绘制成一个图形？

Question

我有以下具有3维(time，latitude，longitude)和2个变量(__xarray_dataarray_variable__，regions)的xarray DataSet。regions变量可以是nan、0、1、2、3、4或5，表示经度/纬度的区域Id。__xarray_dataarray_variable__变量是整数。

<xarray.Dataset>
Dimensions:                        (latitude: 106, longitude: 193, time: 92)
Coordinates:
  * latitude                       (latitude) float32 -39.2 -39.149525 ... -33.9
  * longitude                      (longitude) float32 140.8 140.84792 ... 150.0
  * time                           (time) datetime64[ns] 1972-01-01 ... 2017-07-01
Data variables:
    __xarray_dataarray_variable__  (time, latitude, longitude) int32 dask.array<shape=(92, 106, 193), chunksize=(2, 106, 193)>
    regions                        (latitude, longitude) float64 nan nan ... nan

我想画一个包含6条线的图形，其中Y轴是__xarray_dataarray_variable__的空间平均值，X轴是time。每行对应一个地域Id。

da = ds["__xarray_dataarray_variable__"]

# Region 0
da_region_0 = da.where(ds.regions == 0)
da_region_0_mean = da_region.mean(['longitude', 'latitude'])  # Get spatial mean

# We can follow the example to get da for region 1 - region 5.
... ...
p_mean = da_region_0_mean.plot.line(x='time')  # This is only plotting a figure for each region but not all 6 regions.

如何使用xarray的绘图功能绘制包含所有6个区域的线的单个图形，而不是每个区域的单个图形？

Answer 1

我想我知道你在找什么了。这就是我处理它的方式。首先，我将以您的样式设置一些数据：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import xarray as xr

data = np.random.random((6, 3, 11))
da = xr.DataArray(data, dims=['longitude', 'latitude', 'time'], name='foo')

region_data = np.random.choice(range(6), size=(6, 3))
region = xr.DataArray(region_data, dims=['longitude', 'latitude'], name='region')

ds = xr.merge([da, region])

此数据集ds如下所示：

<xarray.Dataset>
Dimensions:  (latitude: 3, longitude: 6, time: 11)
Dimensions without coordinates: latitude, longitude, time
Data variables:
    foo      (longitude, latitude, time) float64 0.7016 0.1519 ... 0.1446 0.2396
    region   (longitude, latitude) int64 5 1 1 5 0 1 0 0 2 3 0 4 4 3 3 1 2 1

要计算区域平均值，我们可以首先堆叠数据集的经度和纬度维度：

stacked = ds.stack(xy=('longitude', 'latitude'))

这将使我们在计算平均值时，可以很容易地使用groupby来按区域编号分组：

regional_means = stacked.foo.groupby(stacked.region).mean('xy')

要绘制图形，我们可以结合使用xarray.DataArray.plot.line和hue关键字参数来生成一个面板，其中包含每个区域的时间序列线：

lines = regional_means.plot.line(hue='region', add_legend=False)
labels = range(6)
plt.legend(lines, labels, ncol=2, loc='lower right')

在这里，我们选择创建自己的图例，让我们尽可能多地控制它的位置和格式。这将生成如下所示的图：

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更多的线条绘制示例可以在here中找到。