利用sst.mnmean.nc 1.计算2020年冬季（12、1、2月）平均，并绘图； 2.计算ENSO指数：计算5°S~5°N，170°E~120°W内的区域平均，并绘图。

好的，我可以帮你解决这个问题。不过，在开始之前，我需要确认你是否有安装 Python 环境以及相关的科学计算库（如 xarray、numpy 和 matplotlib）？

如果没有安装，你可以打开终端或 Anaconda Prompt，输入以下命令进行安装：

conda create -n env_name python=3.7
conda activate env_name
conda install xarray numpy matplotlib

其中，`env_name` 是你创建的虚拟环境名称。安装完成后，输入 `conda activate env_name` 进入虚拟环境。

接下来，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 加载数据

首先，我们需要加载数据。假设 `sst.mnmean.nc` 文件已经下载到本地，那么可以使用 xarray 库来读取数据：

import xarray as xr

# 读取数据
data = xr.open_dataset("sst.mnmean.nc")

2. 计算冬季平均并绘图

我们可以使用 xarray 库提供的 `sel` 和 `groupby` 方法来计算冬季平均，并使用 matplotlib 库绘制图形：

import matplotlib.pyplot as plt

# 计算冬季平均并绘图
winter_mean = data.sel(time=slice("2020-12-01", "2021-02-28")).groupby("time.month").mean("time")
winter_mean.sst.plot(col="month", cmap="coolwarm", vmin=-2, vmax=30)
plt.show()

其中，`vmin` 和 `vmax` 分别是图像的最小值和最大值，可以根据实际情况调整。运行后，你应该会看到一张冬季平均海温的图像。

3. 计算 ENSO 指数并绘图

计算 ENSO 指数需要选取特定的区域进行平均。我们可以使用 xarray 库提供的 `sel` 和 `mean` 方法来实现：

# 计算 ENSO 指数并绘图
enso = data.sel(lat=slice(5, -5), lon=slice(170, 240)).mean(("lat", "lon"))
enso.plot()
plt.show()

运行后，你应该会看到一张 ENSO 指数随时间变化的图像。

希望这些代码可以帮助你完成任务。如果还有其他问题，欢迎随时询问！