通过字典格式获取新大陆云平台的虚拟温、湿度传感器的数值，并利用Python实现数据(温湿度及时间)的读取。并截图提交作业。有能力同学实现matplotlib画图。

在Python中，如果你想要从新大陆云平台的API获取虚拟温湿度传感器的数据，并将其存储在一个字典中，通常你需要首先安装必要的库如`requests`来发送HTTP请求，以及处理JSON数据的`json`模块。下面是一个基本的步骤示例：

import requests
import json

# 替换为实际的新大陆云平台API地址和你可能需要的令牌或认证信息
api_url = "https://your-platform.com/api/sensors"
headers = {'Authorization': 'Bearer your_token'}

def get_sensor_data():
    response = requests.get(api_url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        data = json.loads(response.text)
        # 假设数据结构如下，每条记录都有'temperature', 'humidity', 和 'timestamp'
        sensors = {sensor['id']: {'temperature': sensor['temperature'], 'humidity': sensor['humidity'], 'time': sensor['timestamp']} for sensor in data}
        return sensors
    else:
        print(f"Error: {response.status_code}")

sensors_info = get_sensor_data()

为了绘制温湿度随时间的变化趋势，你可以使用`matplotlib`库。这里是一个简单的例子，假设我们已经有一个按时间排序的字典：

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_temperature_humidity(sensors):
    temps = [sensor['temperature'] for sensor in sensors.values()]
    humids = [sensor['humidity'] for sensor in sensors.values()]

    fig, axs = plt.subplots(2, 1, sharex=True)
    axs[0].plot(sensors.keys(), temps, label='Temperature')
    axs[1].plot(sensors.keys(), humids, label='Humidity')

    axs[0].set_ylabel('Temperature')
    axs[1].set_ylabel('Humidity')
    axs[1].set_xlabel('Time')
    axs[0].legend()
    axs[1].legend()

    plt.show()

plot_temperature_humidity(sensors_info)

记得将上述代码中的URL和token替换为你实际的云平台信息。

完成数据读取后，你可以截图这部分内容作为作业提交，通常是截取包含温度曲线和湿度曲线的图表部分。