表格G:\drought\data\data1\excel(1)\TemAver\yearly_results.xlsx的sheet3中，第0列是年份，第1列是每年的平均温度。写一个PYTHON程序，对温度序列进行MK突变检验并出图。

首先，为了完成这个任务，我们需要导入必要的库，如pandas用于数据处理、numpy用于数学计算以及matplotlib用于绘制图表。然后，我们将读取Excel文件，并应用Mann-Kendall (MK) 突变检测。以下是一个简单的Python脚本示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.stats import kendalltau
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel文件
file_path = "G:\\drought\\data\\data1\\excel(1)\\TemAver\\yearly_results.xlsx"
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name='sheet3')

# 假设第一列是年份，第二列是平均温度
years = df.iloc[:, 0]
temperatures = df.iloc[:, 1].values

# 对温度序列进行MK突变检验
z_score, p_value = kendalltau(np.arange(len(years)), temperatures)

# MK突变显著性阈值通常设置为0.05（95%置信水平），如果p_value小于该值，则认为有突变
if p_value < 0.05:
    print("存在突变可能性，p-value为:", p_value)
else:
    print("没有显著突变，p-value为:", p_value)

# 绘制时间序列图
plt.plot(years, temperatures, label="Temperature")
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Average Temperature')
plt.title('Mann-Kendall Test on Average Temperature')
plt.legend()
plt.show()