参考：Cutting a polygon from TIFF with Python [closed]
import rasterio
import rasterio.mask
import geopandas as gpd
dataset = rasterio.open("wc2.1_10m_elev.tif")
gdf_africa = gpd.read_file("africa1_map.gpkg")
poly = gdf_africa.loc[0, "geometry"]
# out_image is the tiff image cut by the poly
out_image, out_transform = rasterio.mask.mask(dataset, [poly], crop=True)下面的例子是两幅世界地图，一幅是矢量一幅是栅格，通过矢量把栅格剪切，并获取其平均值！
polys = list(gdf_africa["geometry"])
avg_values = []
for poly in polys:
out_image, out_transform = rasterio.mask.mask(dataset, [poly], crop=True)
out_image[out_image == -32768] = 0
sum_values = out_image.sum()
out_image[out_image != 0] = 1
num_values = out_image.sum()
avg_values.append(sum_values/num_values) -32768对应的为最小值，也就是非数值的部分，需要去掉，之后取和，就是总体象元值的和。
再把非0的数据赋值为1，取和之后就是计算有值的象元的个数，然后两者取商就是平均值。
这样计算效率很高，最开始我是考虑遍历整个地图，然后通过判断像素点是否在polygon里面计算，效率非常低！
