我已经从多个源hdf5文件构建了一个庞大的dask阵列。

假设，数据仅来自一个hdf5文件：

import dask.array as da
import h5py
import xarray as xr

h5_data = h5py.File(path_to_file,"r")
dask_arr = da.from_array(h5_data,chunks=chunksize)

然后，我将该数组中的切片（惰性）排列到一个xarray数据集中

xr_data = xr.DataArray(dask_arr[0:1000])
# Note: In reality,xr_data and dask[0:1000] aggregation is much more complex and needs quite long to process

现在，我想序列化xr_data对象，因此不需要每次都计算它。

xarray DataArray中的数据通过dask延迟映射到hdf5文件。 如何在“惰性映射”持续存在的情况下进行序列化（点刺？netcdf？...）以能够重新加载xarray对象？

谢谢你！