python-3.x - 获取多维 xarray.DataArray 的 n 个最小值

Question

我目前正在处理我拥有的一些天气数据作为 netcdf 文件，我可以使用 pythons xarray 库轻松读取这些数据
我现在想获取具有 3 个维度(经度、纬度和时间)的 DataArray 的 n 个最小值
当我有一个 DataArray dr 时，我可以只做 dr.min()，也许指定一个轴然后我得到最小值，但是当我还想得到第二小的甚至一个可变的量时最小的值，它似乎不那么简单 我目前做的是:

with xr.open_dataset(path) as ds:
    dr = ds[selection]
    dr = dr.values.reshape(dr.values.size)
    dr.sort()
    n_smallest = dr[0:n]

与我必须输入最小值的简单 .min() 相比，这对我来说似乎有点复杂
我实际上想让时间达到我为最小值所做的相应最小值:

dr.where(dr[selection] == dr[selection].min(), drop=True)[time].values

那么有没有更好的方法来获取n个最小值呢？或者甚至是获取 n 个最小值的时间的简单方法？
也许有办法将 3D DataArray 沿经度和纬度轴减小到各自的最小值？

Answer 1

我刚刚发现确实有一个 reduce DataArray 的函数允许我减少经度和纬度，因为我不减少时间维度，我可以只使用 sortby函数并获取具有每天各自时间的最小值的 DataArray:

with xr.open_dataset(path) as ds:
    dr = ds[selection]
    dr = dr.reduce(np.min,dim=[longitude,latitude])
    dr.sortby(dr)

这显然不比我原来的代码短，但完全满足我的要求