南京市近一年的温度数据保存于numdata6.xlsx中，根据要求完成下列操作： (1)将数据导入MATLAB中； (2)根据选择的温度，查询出现该温度的日期； (3)按天绘制其气温变化曲线，并标注出最高温度与最低温度的日期； (4)根据日气温变化数据，推测未来一个月的温度趋势并绘图表示： (5)统计各风向出现百分比； (6)自拟其他统计分析功能。

好的，我会尽力回答你的问题。首先需要确认一下，你是否已经将numdata6.xlsx文件保存到了MATLAB的工作目录下？

如果已经保存，可以使用以下代码将数据导入MATLAB中：

% 读取数据
[num,txt,raw] = xlsread('numdata6.xlsx');

% 将日期字符串转换成 MATLAB 中的日期格式
date = datetime(txt(2:end,1),'InputFormat','yyyy/MM/dd');

% 将日期和温度数据分别存储到不同的变量中
temperature = num(:,1);

接下来，第二个问题是如何根据选择的温度查询出现该温度的日期。可以使用以下代码实现：

% 选择需要查询的温度值
selected_temperature = 30;

% 找到所有温度等于所选温度的日期
selected_dates = date(temperature == selected_temperature);

第三个问题是如何按天绘制气温变化曲线，并标注最高温度和最低温度的日期。可以使用以下代码实现：

% 绘制气温变化曲线
plot(date,temperature);

% 标注最高温度和最低温度的日期
[max_temp, max_index] = max(temperature);
[min_temp, min_index] = min(temperature);
hold on;
scatter(date(max_index), max_temp, 'r', 'filled');
scatter(date(min_index), min_temp, 'b', 'filled');
text(date(max_index), max_temp, datestr(date(max_index)));
text(date(min_index), min_temp, datestr(date(min_index)));
hold off;

第四个问题是如何根据日气温变化数据推测未来一个月的温度趋势并绘图表示。这个问题比较复杂，需要使用一些时间序列分析的方法。这里提供一个简单的方法，即使用移动平均法。具体实现代码如下：

% 计算日均温
daily_mean_temp = movmean(temperature, 30); % 用30天的滑动窗口计算日均温

% 计算未来一个月的日均温
future_mean_temp = mean(daily_mean_temp(end-29:end));

% 绘制日均温变化曲线
plot(date, daily_mean_temp);
hold on;
% 绘制未来一个月的平均温度水平线
plot([date(end), date(end)+30], [future_mean_temp, future_mean_temp], 'r');
hold off;

第五个问题是如何统计各风向出现百分比。这个问题需要先读取风向数据，然后统计各个风向出现的次数，并计算出百分比。具体实现代码如下：

% 读取风向数据
wind_direction = txt(2:end, 2);

% 统计各个风向出现的次数
direction_counts = countcats(categorical(wind_direction));

% 计算风向出现的百分比
direction_percentages = direction_counts / sum(direction_counts) * 100;

% 输出风向及其出现百分比
for i = 1:length(direction_counts)
    fprintf('%s: %.2f%%\n', categories(categorical(wind_direction))(i), direction_percentages(i));
end

最后一个问题是自拟其他统计分析功能。这个问题比较开放，可以根据具体需求进行自定义分析。以下是一个简单的例子，即统计每个月的平均气温，并绘制月平均气温变化曲线：

% 计算月平均气温
month_mean_temp = accumarray(month(date), temperature, [], @mean);

% 绘制月平均气温变化曲线
plot(unique(month(date)), month_mean_temp);