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xarray：给 NumPy 多维数组加上标签的 Python 库

xarray 是一个让带标签多维数组操作变简单的 Python 库，目前收获了 4,155 个 Star：

xarray 的前身叫 xray，由 Climate Corporation 的研究人员于 2014 年开源发布，2016 年更名为 xarray，2018 年成为 NumFOCUS 的财政赞助项目。

核心理念

NumPy 提供了操作原始多维数组的基础能力，但真实数据集通常带有空间、时间等维度的标签信息。xarray 在 NumPy 数组之上引入了维度名称、坐标值和元数据属性，让开发者可以用标签而非整数索引来操作数组。

这种设计思路借鉴了 pandas。如果说 pandas 解决的是二维表格数据的标签化问题，xarray 解决的就是 N 维数组的同类问题。

主要能力

xarray 提供了一套以标签为核心的数组操作接口：

按维度名称执行运算：

x.sum('time')

按标签而非位置选取数据：

x.sel(time='2014-01-01')

基于维度名称的广播运算，无需手动对齐数组形状：

x-y

分组聚合：

x.groupby('time.dayofyear').mean()

数据库风格的外连接对齐，自动处理缺失值：

x,y=xr.align(x,y,join='outer')

任意元数据以字典形式附加：

x.attrs

与生态的集成

xarray 的数据模型源自 netCDF 文件格式，因此与 netCDF 读写衔接紧密。同时它与 dask 深度集成，支持并行计算，可以处理超出内存的数据集。

xarray 属于 PyData 生态的一部分，与 pandas、NumPy、dask 等工具链兼容。

适用场景

xarray 主要服务于需要处理带标签多维数组的领域，包括物理学、天文学、地球科学、生物信息学、工程学和深度学习等。凡是涉及 N 维张量且维度具有实际物理含义的场景，xarray 的标签机制都能减少索引错误。

安装

通过 pip 安装：

pipinstallxarray

也可以通过 conda 安装：

condainstall-cconda-forge xarray

文档与社区

xarray 的完整文档位于 docs.xarray.dev，包含 API 参考和使用指南。项目还提供了 Binder 交互式 Notebook，可以直接在浏览器里试用。

社区交流主要通过 GitHub Discussions 进行，问题反馈和功能建议也在该平台提交。

Binder 交互式 Notebook，可以直接在浏览器里试用。

社区交流主要通过 GitHub Discussions 进行，问题反馈和功能建议也在该平台提交。