帮我写一个，modis250m数据聚合到1km的python函数代码，输入变量是numpy类型,并忽略空缺值直接计算

当您说要将 MODIS 250m 数据聚合到 1km 时，我假设您是指将 4 个 250m 数据像素聚合到一个 1km 像素中。在此基础上，以下是一个简单的 Python 函数，可以将 250m 数据聚合到 1km 数据中：

import numpy as np

def modis_aggregate(data):
    # 获取输入数据的行列数
    rows, cols = data.shape
    
    # 检查输入数据是否符合要求
    if rows % 4 != 0 or cols % 4 != 0:
        raise ValueError("输入数据的行列数必须是 4 的倍数")
    
    # 将输入数据重塑为 1km 分辨率
    data_1km = np.zeros((rows // 4, cols // 4))
    for i in range(0, rows, 4):
        for j in range(0, cols, 4):
            # 计算当前 1km 像素的平均值
            pixel_avg = np.nanmean(data[i:i+4, j:j+4])
            data_1km[i // 4, j // 4] = pixel_avg
    
    return data_1km

这个函数接受一个 numpy 数组作为输入，并返回一个与输入大小不同的新数组，其中每个 1km 像素是由四个 250m 像素的平均值计算而得。 `np.nanmean` 函数用于计算平均值，可以忽略输入数组中的空缺值。

请注意，在使用此函数之前，您需要将 MODIS 250m 数据加载到一个 numpy 数组中。此外，此函数假定输入数据中没有空缺值，因为它使用 `np.nanmean` 函数来计算平均值。如果您的数据中有空缺值，您可能需要先使用 numpy 中的 `np.nan_to_num` 函数来将空缺值替换为零或其他值。