issue_comments: 726281700

This data as json

html_url issue_url id node_id user created_at updated_at author_association body reactions performed_via_github_app issue
https://github.com/pydata/xarray/issues/4579#issuecomment-726281700 https://api.github.com/repos/pydata/xarray/issues/4579 726281700 MDEyOklzc3VlQ29tbWVudDcyNjI4MTcwMA== 5635139 2020-11-12T19:12:32Z 2020-11-12T19:12:32Z MEMBER

Thanks for the clear issue @gerritholl . I agree — it's confusing if those two look the same.

Currently, one way of discriminating them:

```python In [6]: da1.indexes['x'] Out[6]: IntervalIndex([(0.0, 0.6666666666666666], (0.6666666666666666, 1.3333333333333333], (1.3333333333333333, 2.0]], closed='right', name='x', dtype='interval[float64]')

In [7]: da2.indexes['x'] Out[7]: Index([ (0.0, 0.6666666666666666], (0.6666666666666666, 1.3333333333333333], (1.3333333333333333, 2.0]], dtype='object', name='x') ```

One option is to push the dtype — 'interval[float64] vs object — or the Index type — IntervalIndex vs Index — values into the repr of the array: python In [8]: da1 Out[8]: <xarray.DataArray (x: 3)> array([0, 1, 2]) Coordinates: * x (x) object (0.0, 0.6666666666666666] ... (1.3333333333333333, 2.0]

Could be: python * x (x) interval[float64] (0.0, 0.6666666666666666] ... (1.3333333333333333, 2.0]

What are others thoughts?

And ref https://github.com/pydata/xarray/projects/1

 
{
    "total_count": 0,
    "+1": 0,
    "-1": 0,
    "laugh": 0,
    "hooray": 0,
    "confused": 0,
    "heart": 0,
    "rocket": 0,
    "eyes": 0
}
   741806260