请给出python语言进行时序栅格数据的重心分析代码

以下是使用Python进行时序栅格数据重心分析的示例代码：

import numpy as np

# 生成随机的时序栅格数据（10个时间步长，每个时间步长为10x10的栅格）
data = np.random.rand(10, 10, 10)

# 计算每个时间步长的重心坐标
centroids = []
for t in range(10):
    x, y = np.meshgrid(np.arange(10), np.arange(10))
    w = data[t]
    cx = np.sum(x * w) / np.sum(w)
    cy = np.sum(y * w) / np.sum(w)
    centroids.append((cx, cy))

# 输出每个时间步长的重心坐标
for t in range(10):
    print(f"Time step {t}: centroid at ({centroids[t][0]}, {centroids[t][1]})")

代码解释：

1. 使用NumPy生成随机的时序栅格数据，其中`data`是一个三维数组，第一维表示时间步长，后两维表示栅格大小。
2. 针对每个时间步长，使用NumPy的`meshgrid`函数生成栅格的网格坐标。
3. 计算栅格每个点的权重为其对应的数值，即`w=data[t]`。
4. 根据加权平均公式计算每个时间步长的重心坐标，即`cx`和`cy`。
5. 将每个时间步长的重心坐标存储在列表`centroids`中。
6. 输出每个时间步长的重心坐标。