for index, row in result.iterrows(): node_id = row['Node ID'] lat = row['latitude'] lon = row['longitude'] folium.CircleMarker(location=[lat, lon], radius=2, fill=True, color='green').add_to(map_osm) folium.Marker(location=[lat, lon], icon=folium.Icon(color='red'), tooltip=node_id).add_to(map_osm)

这段代码是在使用 Python 的 Folium 库创建地图，并在地图上添加圆形标记和标记点，这些标记和点的坐标来自 Pandas DataFrame 中的经纬度数据。其中，CircleMarker 表示圆形标记，Marker 表示标记点，location 参数指定经纬度，radius 参数指定圆形半径，icon 参数指定标记点的图标，tooltip 参数指定鼠标悬停在标记点上时显示的文本。

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for index, row in result.iterrows(): node_id = row['Node ID'] lat = row['latitude'] lon = row['longitude'] x, y = latlon_to_pixel(lat, lon) draw.point((x, y ), fill=(255, 0, 0))

这段代码使用了PIL库中的ImageDraw模块来绘制地图上的节点，具体实现步骤如下：

1. 遍历结果表格中的每一行，获取节点ID、经度和纬度信息。
2. 调用latlon_to_pixel函数将经纬度坐标转换为图像上的像素坐标。
3. 使用ImageDraw模块中的point函数，在图像上绘制一个红色的点，表示该节点的位置。

需要注意的是，此代码片段中的latlon_to_pixel函数需要自己实现，其作用是将地理坐标转换为图像上的像素坐标。具体实现方式可以参考网上的资料或者第三方库。

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。