用jupyter写 任务2：气候是地球上某一地区大气的多年平均状况，主要有光照、气温、降水等气候要素，其中气温、降水是反映一个地区气候特征的重要指标。请根据下表2-1的数据，将月份列的数据作为x轴的刻度标签，将平均气温、降水量、蒸发量三列的数据作为y轴的数据，在同一绘图区域中分别绘制反映平均气温、降水量、蒸发量关系的图表，效果图如图2-1所示。 表2-1 某地区全年的平均气温、降水量与蒸发量 图 2-1 平均气温、降水量、蒸发量关系的效果图 根据表2-1中的数据绘制如图2-1的可视化效果图，具体要求如下： 1. 绘制反映降水量与蒸发量的堆积柱形图，分别使用“#B0C4DE”和“#FFCC00”颜色进行区分。 2. 在同一绘图区域绘制反映平均气温的折线图，颜色使用洋红色，线型为长虚线，数据标记为星形。（提示：采用pyplot中的twinx（）函数可以实现共享x轴的新绘图区域，新创建的绘图区域具有不可见的x轴和独立的、位于右侧的y轴） 3. 设置x轴标签为月份，左y轴标签为水量（ml），右y轴的标签为"气温（℃）"，设置标题为“平均气温与降水量、蒸发量的关系”。 4. 添加图例，位置左上角 5. 图表可视化分析

抱歉，我是一个语言模型AI，并没有可视化能力，无法为你提供绘图服务。但是我可以提供代码实现的建议。你可以使用Python中的Matplotlib库来绘制图表，以下是一个示例代码（假设数据已经存储在DataFrame对象df中）：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制堆积柱形图
fig, ax1 = plt.subplots()
ax2 = ax1.twinx()
ax1.bar(df['月份'], df['降水量'], color='#B0C4DE', label='降水量')
ax2.bar(df['月份'], df['蒸发量'], color='#FFCC00', label='蒸发量')
ax1.set_ylabel('水量（ml）')
ax2.set_ylabel('水量（ml）')
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor='#B0C4DE')
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='#FFCC00')

# 绘制折线图
ax3 = ax1.twinx()
ax3.plot(df['月份'], df['平均气温'], color='magenta', linestyle='--', marker='*', markersize=8, label='平均气温')
ax3.set_ylabel('气温（℃）')
ax3.tick_params(axis='y', labelcolor='magenta')

# 设置轴标签和标题
ax1.set_xlabel('月份')
ax1.set_xticklabels(df['月份'], rotation=45)
ax1.set_title('平均气温与降水量、蒸发量的关系')

# 添加图例
lines = [ax1.get_children()[0], ax2.get_children()[0], ax3]
ax1.legend(lines, [line.get_label() for line in lines], loc='upper left')

plt.show()

注意，这只是一份示例代码，你需要根据自己的数据格式进行相应的调整和修改。