lenovo_oem.zip

lenovo_oem.zip 是联想电脑中的一个文件，通常被称为 OEN 驱动文件包。OEM在计算机领域指的是原始设备制造商（Original Equipment Manufacturer），它们负责设计和生产计算机硬件设备。联想作为一家知名的计算机制造商，会将自家品牌产品搭载OEM驱动，以提供更好的硬件和软件兼容性。

lenovo_oem.zip 文件是联想针对其电脑的特定驱动程序和软件的集合。这些驱动程序和软件旨在保障联想电脑的正常运行，并提供一系列特定的功能和性能优化。该文件通常包含显卡驱动、声卡驱动、网卡驱动、触摸板驱动等设备驱动程序，以及预装的联想特定软件，如电源管理工具、快捷键设置工具等。

lenovo_oem.zip 文件的作用是在联想电脑系统安装时提供快捷方便的驱动和软件安装，避免用户需要单独下载和安装每个驱动程序和软件的繁琐过程。用户可以通过双击运行该文件将其中的驱动程序和软件一键安装到系统中。这样一来，用户可以更好地利用联想电脑的各种特色功能，并确保电脑的稳定性和性能表现。

总之，lenovo_oem.zip 文件是联想电脑中的一个驱动和软件文件包，用于提供联想品牌电脑所需的特定驱动和软件，以确保电脑的正常运行和提供更多的功能和性能优化。

相关问题

lenovo_w7p1_pr_64_sc_rdvd.iso

lenovo_w7p1_pr_64_sc_rdvd.iso 是一个来自联想公司的操作系统镜像文件。该文件名中的“w7p1”表示Windows 7 Professional的第一个版本，而“pr_64”表示操作系统针对64位处理器架构设计。而“sc_rdvd”表示这是一个标准组件精简版的镜像文件，它经过了精简处理，没有包含一些额外的组件和应用程序。

ISO文件是一种光盘镜像文件格式，可以将光盘的所有内容完整地复制到计算机上。通过将lenovo_w7p1_pr_64_sc_rdvd.iso文件写入到光盘或者创建一个启动U盘，用户可以使用它来进行操作系统的安装或者系统修复。

从文件名中可以看出，该镜像文件主要适用于来自联想公司的计算机，特别是那些预装了Windows 7 Professional系统的机型。此镜像文件可能包含联想自己的驱动程序和应用程序，以确保操作系统在联想计算机上的正常运行。

总结来说，lenovo_w7p1_pr_64_sc_rdvd.iso是一个适用于联想计算机的Windows 7 Professional 64位操作系统镜像文件，可以用于系统安装和修复。

import netCDF4 import geopandas as gpd import numpy as np import pandas as pd # 加载nc文件 nc_file = netCDF4.Dataset('E:/data/temp_CMFD_V0106_B-01_01mo_010deg_197901-201812.nc') temp_data = nc_file.variables['temp'][:] # 加载shp文件 shp_file = gpd.read_file('D:/dilidashuju/shijiquhua.shp') # 计算每个市级行政区的平均温度 years = range(1979, 2018) months = range(1, 13) temp_df = pd.DataFrame(columns=['year', 'month', 'city', 'temperature']) for year in years: for month in months: temp_array = temp_data[(year-1979)*12+month-1, :, :] for i, row in shp_file.iterrows(): city_name = row['市'] city_geom = row['geometry'] temp_mean = np.mean(temp_array[np.array([city_geom.contains(Point(lon, lat)) for lon, lat in zip(temp_array.lon, temp_array.lat)])]) temp_df = temp_df.append({'year': year, 'month': month, 'city': city_name, 'temperature': temp_mean}, ignore_index=True) # 将结果保存到CSV文件中 temp_df.to_csv('city_temperature.csv', index=False)这串代码报错Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Lenovo\PycharmProjects\pythonditu\main.py", line 24, in <module> temp_mean = np.mean(temp_array[np.array([city_geom.contains(Point(lon, lat)) for lon, lat in zip(temp_array.lon, temp_array.lat)])]) AttributeError: 'MaskedArray' object has no attribute 'lon'怎么修改

这个错误是因为 `temp_array` 是一个 `MaskedArray` 对象，它不能像普通的 numpy 数组那样直接使用索引访问变量。要解决此错误，可以使用 `data` 属性来访问 `temp_array` 的实际数据数组，如下所示：

temp_mean = np.mean(temp_array.data[np.array([city_geom.contains(Point(lon, lat)) for lon, lat in zip(temp_array.lon, temp_array.lat)])])

这将使用列表推导式为 `temp_array` 中的每个点创建一个包含 True 或 False 的数组，并将其传递给 `temp_array.data`，以便获取在 `city_geom` 中的温度值。