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# 技术博客：基于日期的气温变化趋势可视化实验

一、问题背景

随着城市化进程的推进，气温变化趋势已成为城市气候研究的重要内容。本项目旨在验证如何通过输入日期字符串，动态生成每月气温变化趋势图。该方案结合了数据可视化技术与编程实践，展示了如何通过Python实现这一功能。

二、思路分析

  1. 日期解析与数据构建
    • 输入日期字符串需解析年、月、日，以构建时间序列数据。
    • 假设每月气温数据是一个固定的序列（如20℃、35℃、38℃、40℃、42℃），用Matplotlib生成动态趋势图。
  2. 数据可视化策略
    • 利用Matplotlib的Lines2D功能，将气温数据绘制为线形图，显示时间序列变化。
    • 通过plt.plot()函数展示气温随时间的变化，支持动态更新。
  3. 本地环境适配
    • 无需依赖外部框架或服务，直接在本地环境中运行。
    • 使用本地路径生成图表，确保数据独立运行。

三、代码实现

import datetime
import matplotlib.pyplot as plt

# 示例输入日期
date_input = "2023-05-15"

# 解析输入日期
year, month, day = map(int, date_input.split('-'))

# 假设每月气温数据（模拟数据）
monthly_temperature = [20, 35, 38, 40, 42]

# 生成趋势图
plt.figure(figsize=(12, 6))

# 绘制趋势图
plt.plot(monthly_temperature, label="气温变化趋势")

# 设置图表标题和标签
plt.title(f"2023年{date_input}月气温变化趋势图")
plt.xlabel("月份")
plt.ylabel("气温（℃）")
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

四、总结

本项目通过解析输入日期字符串，构建时间序列数据并生成动态气温变化趋势图，展示了编程实现与数据可视化技术的结合。通过模拟数据生成趋势图，验证了编程实践的可运行性与学习价值。该项目不仅满足功能需求，还能在1~3天内完成，具有良好的学习价值。

该实验过程涉及的数据处理步骤清晰明确，确保代码可运行且符合要求。通过这种方式，学习者能够掌握日期解析、数据处理和可视化技术的核心方法。

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