要比较xarray和NumPy的性能，我们可以使用一些常见操作，如数组创建、索引、切片、数学运算等。下面是一个包含代码示例的解决方法：

1. 数组创建性能比较：

import numpy as np
import xarray as xr

# 使用NumPy创建一个数组
np_array = np.random.rand(1000, 1000)

# 使用xarray创建一个数组
xr_array = xr.DataArray(np.random.rand(1000, 1000))

# 打印NumPy数组的创建时间
%timeit np_array = np.random.rand(1000, 1000)

# 打印xarray数组的创建时间
%timeit xr_array = xr.DataArray(np.random.rand(1000, 1000))

在上面的代码中，我们使用%timeit来测量NumPy和xarray数组的创建时间。通过比较两者的执行时间，可以得出它们的性能差异。

2. 索引和切片性能比较：

# 使用NumPy对数组进行索引和切片操作
np_result = np_array[500:1000, 500:1000]

# 使用xarray对数组进行索引和切片操作
xr_result = xr_array.sel(dim1=slice(500, 1000), dim2=slice(500, 1000))

# 打印NumPy数组的索引和切片时间
%timeit np_result = np_array[500:1000, 500:1000]

# 打印xarray数组的索引和切片时间
%timeit xr_result = xr_array.sel(dim1=slice(500, 1000), dim2=slice(500, 1000))

上面的代码中，我们使用%timeit来测量NumPy和xarray数组的索引和切片操作的执行时间，并比较它们的性能差异。

3. 数学运算性能比较：

# 使用NumPy进行数学运算
np_result = np.sin(np_array)

# 使用xarray进行数学运算
xr_result = xr.sin(xr_array)

# 打印NumPy数组的数学运算时间
%timeit np_result = np.sin(np_array)

# 打印xarray数组的数学运算时间
%timeit xr_result = xr.sin(xr_array)

在上面的代码中，我们使用%timeit来测量NumPy和xarray数组的数学运算操作的执行时间，并比较它们的性能差异。

通过对比以上代码中的执行时间，我们可以评估xarray和NumPy的性能差异。请注意，实际的性能差异可能因计算机硬件和数据大小等因素而异。