读取命名为年平均的EXCEL表格中气温数据，并计算1960～2020年平均气温距平值，并绘制年平均气温距平图，图上绘制1960～2020年平均气温线性变化趋势线和1970～202年平均气温线性变化趋势线

要完成这个任务，你需要使用pandas库来处理Excel文件，numpy库进行数学运算，matplotlib库来创建图表。首先确保你已经安装了这些库，如果没有，可以通过pip install pandas numpy matplotlib命令来安装。

以下是一个简单的步骤概述：

1. **导入所需的库**:

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

2. **读取Excel文件**:

# 假设文件名为 'annual_temperatures.xlsx' 并且在当前工作目录下
df = pd.read_excel('annual_temperatures.xlsx', sheet_name='Yearly_Averages')

3. **检查并提取1960年至2020年的数据**:

start_year = 1960
end_year = 2020
data = df[(df['Year'] >= start_year) & (df['Year'] <= end_year)]

4. **计算气温距平（相对于平均值）**:

mean_temp = data['Temperature'].mean()
temperature_deviation = data['Temperature'] - mean_temp

5. **绘制气温距平图**:

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(data['Year'], temperature_deviation, label='Average Temperature Deviation')

# 计算1970至2020年时间段内的线性趋势
subset_data = data[(data['Year'] >= 1970) & (data['Year'] <= 2020)]
slope_1970_to_2020, _ = np.polyfit(subset_data['Year'], subset_data['Temperature'], 1)
trend_line_1970_to_2020 = slope_1970_to_2020 * np.array(range(start_year, end_year + 1)) + mean_temp

plt.plot(range(start_year, end_year + 1), trend_line_1970_to_2020, linestyle='--', label=f'Temperature Trend (1970-2020)')

plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Temperature Deviation from Average')
plt.title(f'Annual Mean Temperature Deviations ({start_year}-{end_year})')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

现在，你应该已经有了一个显示1960年至2020年平均气温距平值以及两条线性趋势线的图表。