years = np.arange(1979, 2020, 1) year_str = [str(i) for i in years] x_min = 70 x_max = 140 y_min = 10 y_max = 55 grid_lon = np.arange(x_min, x_max+1, 1.0) grid_lat = np.arange(y_min, y_max+1, 1.0) nyears = years.shape[0] nlon = grid_lon.shape[0] nlat = grid_lat.shape[0] total_grid_data = np.zeros((nyears, nlat, nlon), dtype=float) i = 0 for year in year_str: f_path = r'E:\gra_thesis\sum_pre_data_new/AMJ_pre_data/'+year+'_AMJ_sumPre.xlsx' df = pd.read_excel(f_path) df = df.dropna(axis=0) lon = df['X'] lat = df['Y'] data= df['总降水量'] Krin = pykrige.OrdinaryKriging(lon, lat, data, variogram_model="gaussian", nlags=6) grid_data, ssl = Krin.execute('grid', grid_lon, grid_lat) grid_data = np.array(grid_data) total_grid_data[i, :, :] = grid_data i = i + 1 # %% # # save data data_nc = xr.Dataset( { "precip":(("time", "lat","lon"), total_grid_data) }, coords={ "time":years, "lat":grid_lat, "lon":grid_lon, } ) data_nc.attrs["long_name"] = "total_grid_precip" data_nc.to_netcdf("E:"+"JJA_pre_total_precip.nc") 解释这段代码i

这段代码是用于读取地理数据，并对其进行插值，得到一个三维数组。years变量存储了年份序列，year_str变量是将年份序列转换为字符串序列。grid_lon变量和grid_lat变量分别是经度和纬度序列。nyears、nlon和nlat是计算数组维度的变量。total_grid_data是三维数组，用于存储地理数据的插值结果。代码使用了pykrige包进行插值，其中OrdinaryKriging()函数是调用普通克里金插值方法进行计算，variogram_model指定了变异函数的类型，nlags是变异函数的参数。for循环逐个读取每个年份的数据，同时将插值结果存储在total_grid_data中。最终代码的结果是得到了一个三维数组，其中每个元素值是地理数据的插值结果。

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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[city_geom.contains_points(temp_array.lon, temp_array.lat)]) temp_df = temp_df.append({'year': year, 'month': month, 'city': city_name, 'temperature': temp_mean}, ignore_index=True)这串代码报错 temp_mean = np.mean(temp_array[city_geom.contains_points(temp_array.lon, temp_array.lat)]) AttributeError: 'Polygon' object has no attribute 'contains_points'怎么修改

这个错误是因为 `city_geom` 是一个单个多边形对象，而 `contains_points` 方法是用于点集合的。要解决此错误，可以使用 `contains` 方法来检查 `temp_array` 中的每个点是否在 `city_geom` 中，如下所示：

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)])])

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`，以便获取在 `city_geom` 中的温度值。

import numpy as np # 市场营业收入数据 revenue = np.array([2375.3, 3929.79, 4678.31, 5486.48]) # 使用forecast函数计算未来四年的数值 future_revenue = np.polynomial.polynomial.polyval(np.arange(len(revenue), len(revenue)+4), np.polynomial.Polynomial.fit(np.arange(len(revenue)), revenue, 1).convert().coef)# 输出未来四年的市场营收预测值 print(future_revenue)，将这段代码运行结果用可视化的方式展现出来，用python编写柱状图

可以使用matplotlib库来绘制柱状图，以下是代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 市场营业收入数据
revenue = np.array([2375.3, 3929.79, 4678.31, 5486.48])

# 使用forecast函数计算未来四年的数值
future_revenue = np.polynomial.polynomial.polyval(np.arange(len(revenue), len(revenue)+4), np.polynomial.Polynomial.fit(np.arange(len(revenue)), revenue, 1).convert().coef)

# 绘制柱状图
years = np.arange(len(revenue)+1, len(revenue)+5)
plt.bar(years, future_revenue, align='center', alpha=0.5)
plt.xticks(years)
plt.ylabel('Revenue (millions)')
plt.title('Forecasted Revenue')

plt.show()

运行结果如下图所示：