这里用美国做例子，有一个美国区域的格点温度场数据（usgrid.data），需要计算出每个州（state）的平均温度。当然需要有一个包含各州行政区域的shape文件了（相关文件可以在此帖中下载：）。首先读取格点数据数组，然后读取states.shp文件生成us图层，对us图层所有的图元（shape，每个图元就是一个州）遍历，对于每个州，利用该州的图元maksout格点数据，然后求平均值、最大值和最小值，并打印出来（当然也可以输出到文件中，具体在网上找python输出文本文件的例子）。后面的绘图语句只是为了看看数据的分布情况。

脚本程序：

#Add a surfer grid dataf = addfile_surfer('D:/Temp/ascii/usgrid.dat')tdata = f['var'][:,:]#Read US shape fileus = shaperead('D:/Temp/map/states.shp')#Average temporature for each statei = 0for rpoly in us.getShapes():    name = us.getCellValue('STATE_NAME', i)    mdata = tdata.maskout(rpoly)    tave = mdata.ave()    tmin = mdata.min()    tmax = mdata.max()    print name + ', Ave: %.2f, Min: %.2f, Max: %.2f' %(tave, tmin, tmax)    i += 1    #Plotaxesm()world = shaperead('D:/Temp/map/country1.shp')geoshow(world)geoshow(us, edgecolor=[0,0,255])layer = contourfm(tdata,20)title('Temporature distribution map')colorbar(layer)