背景介绍

随着天气数据的积累，用户需要对历史天气数据进行趋势分析，以可视化地展示温度变化。本项目的核心目标是利用Python的CSV文件读取功能，结合matplotlib库，生成以时间轴为纵轴、温度变化为横轴的图表，并通过灰色区域的动态映射显示温度趋势。该项目要求独立运行，无需依赖外部框架或API，强调Python本地环境下的数据处理与图表绘制能力。

思路分析

1. 数据读取与保存：
   使用pandas读取CSV文件，确保数据结构清晰，便于后续处理。例如，读取路径为C:\temp\weather.csv，并保存为temp.csv，保证数据的可访问性。

2. 趋势分析与图表构建：
   对数据进行分组处理，计算温度变化的平均值和方差，以检测趋势。通过matplotlib的ax.plot函数绘制趋势图，使用颜色映射（如红色表示上升、蓝色表示下降）模拟灰色区域的动态效果。

3. 图表输出与保存：
   使用plt.savefig函数保存图表，确保输出格式正确，同时添加注释解释每个步骤的逻辑，提升代码可读性。

代码实现

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取CSV文件并保存为temp.csv
def read_weather_data(file_path):
    temp_df = pd.read_csv(file_path)
    print("读取完成，保存为temp.csv路径:", file_path)
    return temp_df

# 计算温度变化的平均值与方差
def calculate_trend_stats(temp_df):
    X = temp_df['year'].astype(int)
    Y = temp_df['temperature'].astype(float)
    avg_temperature = temp_df[['year', 'temperature']].mean()
    std_deviation = temp_df[['year', 'temperature']].std()
    return X, Y, avg_temperature, std_deviation

# 绘制趋势图并显示灰色区域
def plot_temperature_chart(temp_df, stats):
    X, Y, avg, std_dev = stats
    plt.figure(figsize=(12, 6))
    plt.plot(X, Y, color='blue', label='Temperature Trend')
    # 通过方差计算灰色区域
    plt.errorbar(X, Y, yerr=std_dev, fmt='-', color='gray', label='Grey Region')
    plt.title('Temperature Trend with Grey Region')
    plt.xlabel('Year')
    plt.ylabel('Temperature (°C)')
    plt.legend()
    plt.tight_layout()
    plt.show()

# 核心代码实现
weather_data = read_weather_data('C:\\temp\\weather.csv')
X, Y, avg, std_dev = calculate_trend_stats(weather_data)
plot_temperature_chart(weather_data, [X, Y, avg, std_dev])

# 学习价值
# 项目涉及文件读写与数据结构应用
# 1. 使用pandas读取CSV文件并保存为matplotlib图表
# 2. 通过循环处理数据，计算温度变化的平均值与方差，构建趋势图
# 时间：1-3天
# 难度：中级

总结

本项目通过Python本地环境完成了天气数据的可视化处理，成功实现了时间轴与灰色区域的动态映射效果。关键步骤包括数据读取、趋势分析、图表绘制和可视化结果的保存。该项目不仅提升了代码的可读性，还展示了Python在数据处理与可视化中的强大能力。通过实现这一功能，用户能够有效理解和应用Python在数据分析和可视化方面的实际应用。