接下来，我们想要了解豆瓣电影top250中电影的上映年份分布情况，以便于了解top250中电影的发展趋势。这里我们选择使用Matplotlib库中的折线图，对电影的上映年份趋势进行可视化。 代码

以下是使用Python和Matplotlib库绘制豆瓣电影top250电影上映年份分布的折线图的代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_csv('top250.csv', encoding='utf-8')

# 统计每个年份的电影数量
year_count = df.groupby('year')['title'].count().reset_index()

# 绘制折线图
plt.plot(year_count['year'], year_count['title'], marker='o')

# 设置图形标题和坐标轴标签
plt.title("豆瓣电影TOP250电影上映年份分布")
plt.xlabel("上映年份")
plt.ylabel("电影数量")

# 显示图形
plt.show()

其中，`top250.csv`是包含豆瓣电影top250电影信息的CSV文件，包含以下列：`title`（电影名称）、`year`（上映年份）等。在代码中，首先读取数据，然后统计每个年份的电影数量，并使用Matplotlib库中的`plot()`函数绘制折线图。最后，设置图形标题和坐标轴标签，并使用`show()`函数显示图形。