1. 计算2020年冬季（12、1、2月）平均，并绘图；（15‘） 2. 计算ENSO指数：计算5°S~5°N,170°E-120°W内的区域平均，并绘图；（15‘） 3. 分别计算四个季节的ENSO指数，并绘图；（15‘）

好的，我明白了。以下是答案：

1. 要计算2020年冬季（12、1、2月）平均，需要获取该季节内每个月的气温数据。假设已经获取到了数据，可以使用Python中的numpy库和matplotlib库进行计算和绘图。代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设获取到的气温数据存储在一个名为temp的numpy数组中
winter_temp = temp[(temp['month'] == 12) | (temp['month'] == 1) | (temp['month'] == 2)]
winter_avg = np.mean(winter_temp)
print('2020年冬季平均气温为：', winter_avg)

# 绘制气温折线图
plt.plot(winter_temp['date'], winter_temp['temperature'])
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Temperature')
plt.title('Winter Temperature in 2020')
plt.show()

2. 要计算ENSO指数，需要获取指定区域内每个月的海温数据。假设已经获取到了数据，可以使用Python中的numpy库和matplotlib库进行计算和绘图。代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设获取到的海温数据存储在一个名为sst的numpy数组中
enso_sst = sst[(sst['lat'] >= -5) & (sst['lat'] <= 5) & (sst['lon'] >= 170) & (sst['lon'] <= 240)]
enso_avg = np.mean(enso_sst)
print('ENSO指数为：', enso_avg)

# 绘制海温折线图
plt.plot(enso_sst['date'], enso_sst['temperature'])
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Sea Surface Temperature')
plt.title('ENSO Index from 170°E to 120°W, 5°S to 5°N')
plt.show()

3. 要计算四个季节的ENSO指数，需要按照季节对数据进行分组，然后对每个季节的数据分别计算ENSO指数。假设已经获取到了数据，可以使用Python中的numpy库和matplotlib库进行计算和绘图。代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设获取到的海温数据存储在一个名为sst的numpy数组中
spring_sst = sst[(sst['month'] >= 3) & (sst['month'] <= 5) & (sst['lat'] >= -5) & (sst['lat'] <= 5) & (sst['lon'] >= 170) & (sst['lon'] <= 240)]
summer_sst = sst[(sst['month'] >= 6) & (sst['month'] <= 8) & (sst['lat'] >= -5) & (sst['lat'] <= 5) & (sst['lon'] >= 170) & (sst['lon'] <= 240)]
fall_sst = sst[(sst['month'] >= 9) & (sst['month'] <= 11) & (sst['lat'] >= -5) & (sst['lat'] <= 5) & (sst['lon'] >= 170) & (sst['lon'] <= 240)]
winter_sst = sst[((sst['month'] >= 1) & (sst['month'] <= 2)) | (sst['month'] == 12) & (sst['lat'] >= -5) & (sst['lat'] <= 5) & (sst['lon'] >= 170) & (sst['lon'] <= 240)]

spring_avg = np.mean(spring_sst)
summer_avg = np.mean(summer_sst)
fall_avg = np.mean(fall_sst)
winter_avg = np.mean(winter_sst)

print('春季ENSO指数为：', spring_avg)
print('夏季ENSO指数为：', summer_avg)
print('秋季ENSO指数为：', fall_avg)
print('冬季ENSO指数为：', winter_avg)

# 绘制四季度海温折线图
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot(spring_sst['date'], spring_sst['temperature'])
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Sea Surface Temperature')
plt.title('ENSO Index in Spring')
plt.subplot(2, 2, 2)
plt.plot(summer_sst['date'], summer_sst['temperature'])
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Sea Surface Temperature')
plt.title('ENSO Index in Summer')
plt.subplot(2, 2, 3)
plt.plot(fall_sst['date'], fall_sst['temperature'])
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Sea Surface Temperature')
plt.title('ENSO Index in Fall')
plt.subplot(2, 2, 4)
plt.plot(winter_sst['date'], winter_sst['temperature'])
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Sea Surface Temperature')
plt.title('ENSO Index in Winter')
plt.tight_layout()
plt.show()