假定一个 8 位数据 M7M6M5M4M3M2M1M0 为 01010100，要求写出其 SEC 码，并说 明 SEC 码如何检测数据位 M5 的错误。

数据位 M7M6M5M4M3M2M1M0 = 01010100，其中 M5 = 1。

SEC 码的计算方法是将数据位按位划分为若干组，并在每组的最高位添加一个校验位，使得每组的校验位和数据位的总位数为奇数。SEC 码的校验位的计算方法是将数据位的值相加，然后取其二进制反码作为校验位。

对于这个8位数据，可以按照以下方式进行划分：

M7M6M5M4|M3M2M1M0
---|---
0101|0100

在每一组的最高位添加一个校验位，得到：

M7M6M5M4|M3M2M1M0|P
---|---|---
0101|0100|1

其中，P为校验位，其值为数据位的值相加再取反得到的二进制反码，即：01010100 + 1 = 01010101，取反得到 SEC 码为 10101010。

如果数据位 M5 出现错误，比如变成了 0，那么 SEC 码就变成了 10100010。在接收端，可以对接收到的数据位和 SEC 码进行同样的划分和校验，如果某一组的校验位和数据位的值不匹配，则说明该组数据位出现了错误。对于数据位 M5，可以检测其错误情况的方法是检测 SEC 码第二组的校验位和数据位是否匹配，如果不匹配，则说明数据位 M5 出现了错误。

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import numpy as np

def modis_aggregate(data):
    # 获取输入数据的行列数
    rows, cols = data.shape
    
    # 检查输入数据是否符合要求
    if rows % 4 != 0 or cols % 4 != 0:
        raise ValueError("输入数据的行列数必须是 4 的倍数")
    
    # 将输入数据重塑为 1km 分辨率
    data_1km = np.zeros((rows // 4, cols // 4))
    for i in range(0, rows, 4):
        for j in range(0, cols, 4):
            # 计算当前 1km 像素的平均值
            pixel_avg = np.nanmean(data[i:i+4, j:j+4])
            data_1km[i // 4, j // 4] = pixel_avg
    
    return data_1km

这个函数接受一个 numpy 数组作为输入，并返回一个与输入大小不同的新数组，其中每个 1km 像素是由四个 250m 像素的平均值计算而得。 `np.nanmean` 函数用于计算平均值，可以忽略输入数组中的空缺值。

请注意，在使用此函数之前，您需要将 MODIS 250m 数据加载到一个 numpy 数组中。此外，此函数假定输入数据中没有空缺值，因为它使用 `np.nanmean` 函数来计算平均值。如果您的数据中有空缺值，您可能需要先使用 numpy 中的 `np.nan_to_num` 函数来将空缺值替换为零或其他值。

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代码示例：

def remove_number(nums, m):
    res = []
    for num in nums:
        if num != m:
            res.append(num)
    return res

# 调用示例
nums = [1, 2, 3, 4, 5]
m = 3
result = remove_number(nums, m)
print(result)

以上代码会输出[1, 2, 4, 5]，表示删除了与给定整数m相等的数后的整数序列。