contains_points(

`contains_points`通常是一个用于几何形状或数据结构的函数，它检查一组点（可能是坐标列表或二维空间中的点集合）是否全部落在某个特定的对象内，比如一个矩形、圆形、多边形等。这个函数在计算机图形学、算法分析以及数据分析等领域都有应用。

例如，在Python中，如果你有一个表示矩形的数据结构，可能会有这样的方法：

def contains_points(rectangle, points):
    for point in points:
        if not rectangle.left <= point[0] <= rectangle.right and \
           not rectangle.top <= point[1] <= rectangle.bottom:
            return False
    return True

在这里，`rectangle`是一个包含左右上下的边界信息的矩形类实例，而`points`是一个二维坐标点的列表。如果所有点都在矩形范围内，则返回`True`，否则返回`False`。

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temp_mean = np.mean(temp_array[city_geom.contains_points(temp_array.lon, temp_array.lat)])这串代码报错AttributeError: 'Polygon' object has no attribute 'contains_points'，怎么修改

这个错误提示表明 `city_geom` 对象是一个 `Polygon` 类型的对象，但是它没有 `contains_points` 属性，因此不能调用 `contains_points` 方法。通常情况下，可以通过将 `city_geom` 对象转换成 `shapely.geometry.MultiPolygon` 类型的对象来解决这个问题。

你可以尝试使用以下代码来将 `city_geom` 转换为 `shapely.geometry.MultiPolygon` 对象：

from shapely.geometry import MultiPolygon

city_geom = MultiPolygon(city_geom)

然后再运行你的代码就应该可以通过了。

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。