我有两个数据集（称为 satdata 和 atmosdata）。Atmosdata 在纬度和经度上均匀网格化。Atmosdata的维度为（纬度：713，级别：37，经度：1440，时间：72），总大小为12GB。Atmosdata 有几个变量，例如温度、湿度等。湿度具有（时间、水平、纬度、经度）的形状。
Satdata包含卫星观测数据，维度为(across_track: 90, channel: 3, time: 32195)，数据点数为90*3*32195=8692650。Across_track 表示卫星 FOV 越过轨道位置。卫星数据在纬度/经度上不是均匀网格化的。例如，satdata.latitude 的维度为（时间、通道、cross_track），与 satdata.longitude、satdata.sft 相同。
Atmosdata 和 satdata 中的“时间”变量包含同一天的时间，但在这两个数据集中具有不同的值。我需要找到与 satdata 具有相同纬度、经度和时间的 atmosdata（例如湿度和温度）。
为了实现这一点，我遍历 satdata 以找到每次观察的位置和时间；然后我找到相应的 atmosdata（首先是离卫星数据位置最近的网格，然后插值到卫星时间）。最后，我将所有迭代生成的 atmosdata 连接到一个数据集中。
通过使用一小段数据，我的代码的一部分如下。
import xarray as xr
import numpy as np
import dask
import pandas as pd
# define a simple satdata dataset
lon = np.array([[18.717, 18.195, 17.68 ], [18.396, 17.87 , 17.351, ]])
lat = np.array([[-71.472, -71.635, -71.802],
[-71.52 , -71.682, -71.847]])
sft = np.array([[1, 1, 1],
[1, 1, 1]])
time = np.array(['2010-09-07T00:00:01.000000000', '2010-09-07T00:00:03.000000000'],dtype='datetime64[ns]')
satdata = xr.Dataset({'sft': (['time','across_track'], sft)}, coords = {'longitude': (['time','across_track'], lon), 'latitude': (['time','across_track'], lat), 'time':time })
# atmosdata
atmoslat = np.array([-71.75, -71.5 , -71.25, -71. , -70.75, -70.5 , -70.25, -70. , -69.75 ])
atmoslon = np.array([17.25, 17.5 , 17.75, 18. , 18.25, 18.5 , 18.75, 19. , 19.25])
atmostime = np.array(['2010-09-07T00:00:00.000000000', '2010-09-07T01:00:00.000000000'],dtype='datetime64[ns]')
atmosq = np.random.rand(2,9,9)
atmosdata = xr.Dataset({'q': (['time', 'latitude', 'longitude'], atmosq)}, coords={'longitude':(['longitude'], atmoslon), 'latitude': (['latitude'], atmoslat), 'time':(['time'], atmostime)})
# do the matching:
matched = dask.compute(match(atmosdata, satdata),scheduler='processes', num_workers=20)[0]
匹配函数如下：
@dask.delayed
def match(atmosdata, satdata):
newatmos = []
newind = 0
# iterate over satdata
for i in np.ndenumerate(satdata.sft):
if i[1] != np.nan:
# find one latitude and longitude of satellite data
temp_lat = satdata.latitude.isel(time=[i[0][0]], across_track=[i[0][1]])
temp_lon = satdata.longitude.isel(time=[i[0][0]], across_track=[i[0][1]])
# find the atmosdata in the grid nearest to this location
temp_loc = atmosdata.sel(latitude =temp_lat.values.ravel()[0], longitude = temp_lon.values.ravel()[0], method='nearest')
if temp_loc.q.all() > 0:
# find atmosdata at the satellite time by interpolation
temp_time = satdata.time.isel(time=[i[0][0]])
newatmos.append(temp_loc.interp( time = temp_time.data.ravel() ))
newind += 1
return xr.concat(newatmos,dim=pd.Index(range(newind), name='NewInd'))
1）当我启动代码时，它可以工作。但是，如果我不在代码中使用小数据大小，而是使用我的原始数据（具有上述尺寸），然后我启动计算并出现错误。
---> 52 matched = dask.compute(match(ecmwfdata, ssmis_land), scheduler='processes', num_workers=20 )
error: 'i' format requires -2147483648 <= number <= 2147483647
2）如果我使用其他维度的数据集，satdata（across_track：90，channel：3，时间：100）和atmosdata（纬度：71，水平：37，经度：1440，时间：72），计算时间很长时间。我想我的编码并不是使用 DASK 快速解决这个问题的最佳选择。
2）有没有比使用 for 循环更好的方法？为了快速计算，for 循环可能不会利用 DASK 吗？
3）将satdata分块，然后在satdata块中找到纬度和经度的限制，然后根据此限制对atmosdata进行分块，最后将匹配函数应用于每个satdata和atmosdata块？如果这是个好主意，我还不知道如何手动迭代每个 satdata 块......
4) 该函数使用两个参数，satdata 和 atmosdata。由于这两个数据集可能相当大（atmosdata 为 12G），那么计算会更慢吗？
5）在我必须在选择中使用 .value 的函数中，当使用大输入数据时，这是否会使计算变慢？
提前致谢 ！
此致
小妮