python计算锡特卡天气最低温度和最高温度以及平均温度并将其图表可视化

要计算锡特卡天气的最低温度、最高温度和平均温度，可以使用Python的pandas库读取天气数据，并使用该库的函数来计算这些值。要将它们可视化，我们可以使用matplotlib库来创建一个折线图。

以下是示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取天气数据
df = pd.read_csv("sitka_weather_07-2018_to_07-2019.csv")

# 计算最低温度、最高温度和平均温度
low_temp = df["Low"].min()
high_temp = df["High"].max()
avg_temp = df["Average"].mean()

# 创建折线图
plt.plot(df["Date"], df["Average"], c="blue")

# 添加图表标题和标签
plt.title("Daily Average Temperature, Sitka, AK")
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Temperature (F)")

# 显示最低温度、最高温度和平均温度
plt.text(df["Date"].iloc[0], avg_temp, f"Average Temperature: {avg_temp:.1f}F", fontsize=12)
plt.text(df["Date"].iloc[0], low_temp, f"Lowest Temperature: {low_temp}F", fontsize=12)
plt.text(df["Date"].iloc[0], high_temp, f"Highest Temperature: {high_temp}F", fontsize=12)

# 自动调整x轴标签
plt.gcf().autofmt_xdate()

# 显示图表
plt.show()

其中，`sitka_weather_07-2018_to_07-2019.csv`是存储锡特卡天气数据的csv文件，`df = pd.read_csv("sitka_weather_07-2018_to_07-2019.csv")`将其读取为pandas的DataFrame对象，`low_temp = df["Low"].min()`、`high_temp = df["High"].max()`和`avg_temp = df["Average"].mean()`分别计算最低温度、最高温度和平均温度。

接下来，使用`plt.plot(df["Date"], df["Average"], c="blue")`创建一个折线图，并使用`plt.title`、`plt.xlabel`和`plt.ylabel`添加图表标题和标签。使用`plt.text`在图表上显示最低温度、最高温度和平均温度，并使用`plt.gcf().autofmt_xdate()`自动调整x轴标签。最后，使用`plt.show()`显示图表。