将know.cave改为weather.csv

好的，我已经将之前的回答中的数据源从know.cave改为了weather.csv。以下是修改后的代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 读取数据
data = pd.read_csv('weather.csv')

# 筛选出New York的数据
ny_data = data[data['NAME'] == 'NEW YORK LAGUARDIA AIRPORT, NY US']

# 筛选出2015年7月的数据
july_data = ny_data[ny_data['DATE'].str.startswith('2015-07')]

# 获取最高温度、最低温度和降水量
max_temp = july_data['TMAX'].values
min_temp = july_data['TMIN'].values
precip = july_data['PRCP'].values

# 生成日期序列
dates = np.arange(1, len(july_data)+1)

# 绘制图表
fig, ax1 = plt.subplots()

# 绘制最高温度和最低温度曲线
ax1.plot(dates, max_temp, color='red', label='Max Temp')
ax1.plot(dates, min_temp, color='blue', label='Min Temp')
ax1.set_xlabel('Date')
ax1.set_ylabel('Temperature (F)')
ax1.legend(loc='upper left')

# 添加第二个y轴，绘制降水量柱状图
ax2 = ax1.twinx()
ax2.bar(dates, precip, color='gray', alpha=0.3, label='Precipitation')
ax2.set_ylabel('Precipitation (in)')
ax2.legend(loc='upper right')

# 设置x轴刻度标签
ticks = np.arange(1, len(july_data)+1, 5)
labels = july_data['DATE'].str.split('-').str[-1].values[::5]
ax1.set_xticks(ticks)
ax1.set_xticklabels(labels)

# 设置图表标题
plt.title('New York Weather in July 2015')

# 显示图表
plt.show()

你可以将代码复制到你的Python环境中运行，得到New York2015年7月逐日最高最低温度及降水量图。