python利用matplotlib 绘制某个城市1995年-2015年日均气温小于0度的天数

首先，需要准备气温数据，可以从各种气象网站或者气象局获取。假设我们已经获取到了某个城市1995年-2015年的日均气温数据，保存在一个名为“temperature.csv”的文件中，每行数据格式为日期和日均气温，例如：

1995-01-01,-2.3
1995-01-02,-1.8
1995-01-03,-0.7
...

接下来，我们可以使用python的pandas库读取csv文件中的数据，并计算每年日均气温小于0度的天数。代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取csv文件中的数据
data = pd.read_csv('temperature.csv', header=None, names=['date', 'temp'])

# 将日期转换为日期类型
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])

# 提取年份和日均气温
data['year'] = data['date'].dt.year
data['temp'] = data['temp'].astype(float)

# 计算每年日均气温小于0度的天数
cold_days = data[data['temp'] < 0].groupby('year').size()

# 绘制折线图
plt.plot(cold_days.index, cold_days.values)
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Days with daily average temperature < 0 degree')
plt.show()

这段代码中，首先使用pandas库读取csv文件中的数据，并将日期转换为日期类型。然后，提取年份和日均气温，并筛选出日均气温小于0度的数据。接着，使用groupby函数按年份计算每年日均气温小于0度的天数。最后，使用matplotlib库绘制折线图，展示每年日均气温小于0度的天数的变化趋势。