点估计横坐标为2004年到2024年，其中2004到2019是实际值，2020到2024是预测值。纵坐标为碳排放

了解了你的需求，可以使用 Python 的 Matplotlib 库来生成点估计图。下面是一个简单的例子，演示如何使用 Matplotlib 来实现：

import matplotlib.pyplot as plt

# 横坐标
x = list(range(2004, 2025))

# 纵坐标
y = [10.1, 11.2, 12.3, 13.4, 14.5, 15.6, 16.7, 17.8, 18.9, 20.0, 21.1, 22.2, 23.3, 24.4, 24.5, 24.6, 24.7, 24.8, 24.9, 25.0, 25.1]

# 绘制点估计图
plt.plot(x, y, 'bo-', label='point estimate')

# 添加图像标签和标题
plt.xlabel('year')
plt.ylabel('carbon emissions')
plt.title('Carbon Emissions Point Estimate')
plt.legend(loc='best')
plt.show()

在这个例子中，我们首先定义了横坐标 `x`，从2004年到2024年，共21个数据点。接着，我们定义了纵坐标 `y`，其中前16个数据点是实际值，后5个数据点是预测值。使用 `plot` 函数将点估计绘制成蓝色的圆点和线条。最后，我们添加了图像标签和标题，并使用 `legend` 函数添加了图例。

注意，在这个例子中，我们假设碳排放数据已经经过了处理和计算，因此直接使用了它们的数值。如果数据还没有经过处理和计算，那么你需要先对数据进行处理和计算，例如使用统计学方法来估计碳排放数据。