import matplotlib.ticker as ticker # 设置图形大小 plt.figure(figsize=(10,6)) # 筛选出广东省的数据 guangdong_data = data[data['省'] == '广东省'] # 将日期列转换为年份列 guangdong_data['年份'] = pd.DatetimeIndex(guangdong_data['日期']).year # 计算每年的平均气温 yearly_temp = guangdong_data.groupby('年份')['平均气温'].mean() # 绘制线性图 plt.plot(yearly_temp.index, yearly_temp.values) plt.title('2000年到2019年广东省年平均气温') # 设置X轴刻度显示整数 plt.gca().xaxis.set_major_locator(ticker.MaxNLocator(integer=True)) plt.xlabel('年份') plt.ylabel('平均气温') plt.show()每行代码解释

这段代码是用来绘制广东省2000年到2019年的年平均气温的线性图，并且设置了图形的大小，X轴刻度显示整数。

- 第1行：导入matplotlib库中的ticker模块，用于设置图形的刻度。
- 第2行：设置图形的大小为10*6英寸（宽*高）。
- 第4行：从数据集data中筛选出省份为“广东省”的数据，保存到guangdong_data中。
- 第6行：利用pandas库中的DatetimeIndex函数将日期列转换为年份列，并添加到guangdong_data中。
- 第8行：对guangdong_data按照年份进行分组，并计算每年的平均气温，保存到yearly_temp中。
- 第11行：利用pyplot库中的plot函数绘制线性图，其中x轴为年份，y轴为平均气温。
- 第12行：设置图形的标题为“2000年到2019年广东省年平均气温”。
- 第14行：设置X轴刻度为整数，即只显示整数刻度。
- 第15行：设置x轴标签为“年份”。
- 第16行：设置y轴标签为“平均气温”。
- 第17行：利用pyplot库中的show函数显示图形。