使用python模拟生成某一地区的一周七天的每天最高气温和最低气温数据，画出一周 气温变化趋势图，绘图样例如下所示。(注，样例仅作参考，线条的颜色，标记 点，温度数据以及种子值都可自行设置。) 要求:有图标题，纵坐标标签，图例，

在Python中，你可以使用matplotlib库来创建这样的气温变化趋势图。以下是一个简单的步骤指南：

首先，你需要安装必要的库，如果还没有，可以使用pip安装：

pip install matplotlib numpy random

然后，编写一段代码来生成随机气温数据并绘制图表：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import random

# 设置随机数种子以便于复现结果
np.random.seed(42)

# 定义一周的天数和一天的小时数
days = 7
hours_per_day = 24

# 创建一个一周最高和最低气温的列表
max_temps = [random.randint(5, 40) for _ in range(days * hours_per_day)]
min_temps = [random.randint(10, 30) for _ in range(days * hours_per_day)]

# 合并两个列表，形成一个包含每一天所有小时气温的数据列表
temperatures = zip(max_temps, min_temps)

# 计算平均温度和标准差作为图例信息
average_temp = sum(max_temps + min_temps) / len(max_temps)
std_dev = np.std([x[0] for x in temperatures])

# 绘制气温变化趋势图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(range(days * hours_per_day), max_temps, label='最高气温', color='red')
plt.plot(range(days * hours_per_day), min_temps, label='最低气温', color='blue')

# 添加标题、纵轴标签、图例等元素
plt.title("一周气温变化趋势")
plt.xlabel('时间 (小时)')
plt.ylabel('气温 (°C)')
plt.legend(title="平均气温: {:.1f} ± {:.1f} °C".format(average_temp, std_dev))

# 显示图形
plt.show()

这个例子会随机生成一周的气温数据，并展示最高气温和最低气温的变化。你可以根据需要调整颜色、标记样式等细节。