收集2024年2月1日-2月15日十五天的最高温度和最低温度，并绘制温度的折线图。其中折线图的标题为“姓名-学号-温度折线图"，将程序代码和运行结果截图贴图至答题区。（20分）

在Python中，我们可以使用matplotlib库来绘制温度折线图。首先，假设我们有一个包含日期和对应温度数据的数据集，例如CSV文件。以下是步骤：

1. **导入必要的库**

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2. **加载数据**

data = pd.read_csv('temperature_data.csv', parse_dates=['date'])  # 假设文件名和列名如上

3. **数据预处理**

# 确保数据集中有最高温度和最低温度列
if 'max_temp' not in data.columns or 'min_temp' not in data.columns:
    raise ValueError("数据集中需要包含'最高温度'max_temp'和'最低温度'min_temp'列")

start_date, end_date = '2024-02-01', '2024-02-15'
subset_data = data[(data['date'] >= start_date) & (data['date'] <= end_date)]

4. **计算平均值并绘制折线图**

avg_temps = subset_data[['date', 'max_temp', 'min_temp']].groupby('date').mean()
line_chart = avg_temps.plot(kind='line', title="姓名-学号-温度折线图", xlabel='日期', ylabel='温度')
line_chart.figure.autofmt_xdate()  # 设置x轴自动调整日期格式

5. **保存图片**

plt.savefig('temperature_linechart.png')  # 保存图片到本地

6. **提供运行结果截图**
为了上传运行结果截图，你需要实际运行以上代码并捕获生成的图表图像。你可以选择屏幕截图工具，比如Windows的Snipping Tool或者Mac的Grab，然后将图片粘贴到相应的答题区域。

注意：这个过程假定你的数据是以CSV格式存在，且数据结构符合上述需求。如果你的实际数据存储在其他地方，如数据库，或者结构不同，你需要相应地修改数据加载部分。

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