grads如何按国界线划出中国区域，计算变量较为准确的中国区域区域平均
chatgpt:
首先，需要获取中国国界线的地理信息数据。这可以通过公共的地理信息数据平台或者商业地图数据提供商获得。
其次，使用这些地理信息数据，在Grad中创建一个中国区域的区域边界。可以使用shapely库中的Polygon对象来定义多边形，以表示中国的边界。使用Polygon对象的intersects()方法可以确定数据点是否位于该区域内。
最后，在该区域内计算变量的平均值。可以使用numpy库来计算平均值，并使用Grad的控制结构来过滤掉不在中国区域内的数据点。以下是一个示例代码
import numpy as np
from shapely.geometry import Point, Polygon
# 定义中国边界的多边形
china_polygon = Polygon([(lon1, lat1), (lon2, lat2), (lon3, lat3), ...])
# 计算变量的平均值
data = # 读取数据
var = data['variable']
lon = data['longitude']
lat = data['latitude']
china_var = []
for i in range(len(var)):
point = Point(lon[i], lat[i])
if point.intersects(china_polygon):
china_var.append(var[i])
china_var_avg = np.mean(china_var)