我想获得 3d 网格，我使用以下命令：
x = np.linspace(-10,10,100)
y = np.linspace(-10,10,100)
z = np.linspace(-10,10,100)
X,Y,Z = np.mgrid[x, y, z]
并且出现这样的错误
AttributeError Traceback（最近一次调用最后一次）
在 （）
6
7
----> 8 X,Y,Z = np.mgrid[x, y, z]
9
10 #X,Y,Z = np.mgrid[-10:10, -10:10, -10:10]
__getitem__(self, key) 中的 ~/Desktop/PyProjects/Phys/env/lib/python3.6/site-packages/numpy/lib/index_tricks.py
165典型值=整数
166 for k in range(len(key))：
--> 167 步骤 = key[k].step
第168章
169如果开始是无：
AttributeError：'numpy.ndarray'对象没有属性'step'
我知道我可以使用这种形式来生成网格
X,Y,Z = np.mgrid[-10:10, -10:10, -10:10]
但它对我来说不是移动的
我在 GeoPandas 数据框中有一列，其中包含类似 this one'{type=Point, coordinates=[37.55, 55.71]}'或 this 的字符串'{type=MultiPoint, coordinates=[[37.6, 55.4]]}'。它也可以是多边形或任何其他几何形状。然后就是嵌套列表形式的几个点。如何将其转换为普通的 GeoPandas 几何对象？
我有 2 个 PySpark 数据框：一个带有点df_pnt，另一个带有多边形df_poly。因为我对 PySpark 不是很熟悉，所以我正在努力正确连接这个数据框，条件是一个点是否在多边形内。我从我从这个页面上的材料构建的这段代码开始：
from shapely import wkt
import numpy as np
from shapely.geometry import Polygon, Point
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import geopandas as gpd
from pyspark.sql.types import StringType
# Create simple data
polygon1 = Polygon([[0, 0], [.5, 0], [0.3, 0.2], [0, 0.2]])
polygon2 = Polygon([[0.6, 0], [0.6, 0.3], [0.6, 0.4], [0.7, 0.2]])
polygon3 = Polygon([[0.6, 0.5], [.5, 0.5], [0.3, 0.7], [0.4, 0.8]])
polygon4 = Polygon([[0, .5], …我有以下数据框：
df = pd.DataFrame({'Farmer': ['John', 'Nick', 'Jane', 'Jane', 'John', 'Jane', 'John', 'Nick'],
'Animal': ['Cow', 'Sheep', 'Dolphin', 'Sheep', 'Horse', 'Dinosaur', 'Pig', 'Horse'],
'Weight': [200, 50 , 90 , 56, 180, 160, 150, 175]})
Farmer Animal Weight
0 John Cow 200
1 Nick Sheep 50
2 Jane Dolphin 90
3 Jane Sheep 56
4 John Horse 180
5 Jane Dinosaur 160
6 John Pig 150
7 Nick Horse 175
我想按'Farmer'列对数据框进行分组，然后将每个农民的 3 只最大动物的重量作为 3 列。
Farmer top1_animal_weight top2_animal_weight top3_animal_weight
0 John …