⚫ Task-1：对AO.txt进行数据分析绘图： ➢ 计算11月份AO指数的年度均值(考虑70年所有年度)、中位数、25百分位数、 75百分位数； ➢ 以月份(Jan、Feb、…、Dec)为X轴，绘制所有年份的该月AO指数的均值的柱状图

首先，我们需要读取AO.txt文件中的数据。假设AO.txt文件中的数据格式是：每一行表示一个日期和对应的AO指数，用空格隔开。

代码如下：

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

# 读取AO.txt文件中的数据
data = pd.read_csv('AO.txt', sep='\s+', header=None, names=['date', 'ao'])

接下来，我们可以计算11月份AO指数的年度均值、中位数、25百分位数、75百分位数。

代码如下：

# 选择11月份的数据
nov_data = data[data['date'].str.endswith('11')]

# 计算11月份AO指数的年度均值、中位数、25百分位数、75百分位数
mean = nov_data['ao'].mean()
median = nov_data['ao'].median()
q1 = nov_data['ao'].quantile(0.25)
q3 = nov_data['ao'].quantile(0.75)

print('11月份AO指数的年度均值为：', mean)
print('11月份AO指数的年度中位数为：', median)
print('11月份AO指数的25百分位数为：', q1)
print('11月份AO指数的75百分位数为：', q3)

最后，我们可以以月份为X轴，绘制所有年份的该月AO指数的均值的柱状图。

代码如下：

# 提取月份和年份
data['month'] = data['date'].str[4:6]
data['year'] = data['date'].str[:4]

# 计算每个月份的AO指数的均值
monthly_mean = data.groupby('month')['ao'].mean()

# 绘制柱状图
plt.bar(monthly_mean.index, monthly_mean.values)
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('AO Index')
plt.title('Monthly Mean AO Index')
plt.show()

以上就是对AO.txt进行数据分析绘图的代码。