分段表示，其中2004到2019是实际值，2020到2024是预测值。

为了将2004到2019年的实际值和2020到2024年的预测值分开表示，可以使用 Matplotlib 的 broken_barh 函数，将实际值和预测值分别绘制成两个矩形。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

# 定义实际值和预测值的起始和结束时间
segments = [(2004, 2019), (2020, 2024)]
colors = ['#1f77b4', '#ff7f0e']

# 绘制分段表示图
fig, ax = plt.subplots()
for i, segment in enumerate(segments):
    ax.broken_barh([segment], (i, 1), facecolors=colors[i], label='Actual' if i == 0 else 'Predicted')

# 添加图像标签和标题
ax.set_xlabel('year')
ax.set_yticks([0, 1])
ax.set_yticklabels(['Actual', 'Predicted'])
ax.set_title('Carbon Emissions by Year')
ax.legend(loc='best')
plt.show()

在这个例子中，我们首先定义了实际值和预测值的起始和结束时间，分别为 (2004, 2019) 和 (2020, 2024)，使用列表 `segments` 来表示。同时，我们定义了实际值和预测值的颜色，分别为 '#1f77b4' 和 '#ff7f0e'，使用列表 `colors` 来表示。接着，我们使用 broken_barh 函数将实际值和预测值绘制成两个矩形，分别使用相应的颜色和标签。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。