用python话1948-2020年 春夏秋冬四季沿着东经85°E和东经140°E纬度-高度经向环流垂直剖面气候平均图

生成这样的剖面图需要使用大量的气象数据和可视化库，因此需要进行一定的数据处理和编程。下面是一个简单的示例代码，可以帮助你入门这个领域：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', header=None)
lat = np.array(data[0])
height = np.array(data[1])
temp = np.array(data.iloc[:, 2:])

# 绘制图像
fig, axs = plt.subplots(nrows=4, ncols=1, figsize=(8, 12), sharex=True, sharey=True)
seasons = ['Spring', 'Summer', 'Autumn', 'Winter']
for i in range(4):
    axs[i].set_title(seasons[i])
    axs[i].contourf(lat, height, temp[:, i*12:i*12+12], cmap='jet')
    axs[i].set_ylabel('Height (km)')
plt.xlabel('Latitude (°E)')
plt.suptitle('Climatological Mean Temperature Profile (1948-2020)')
plt.show()

其中，数据文件 `data.csv` 中包含了从 1948 年到 2020 年，沿着东经 85°E 和 140°E 的纬度-高度经向环流垂直剖面气候平均数据，每年分为春、夏、秋、冬四个季节，每个季节包含 12 个月的数据。可以根据实际情况替换为自己的数据文件。

运行上述代码后，会生成一个包含四个子图的图像，每个子图对应一个季节，横坐标是纬度，纵坐标是高度，颜色表示温度。可以通过调整绘图参数和数据处理方法，生成更加精美和专业的剖面图。