#可视化库 import matplotlib.pyplot as plt #魔法函数，显示图像 %matplotlib inline #查询广州和北京7月份平均气温 Guangzhou_data = data.query('City == "Guangzhou" and 1995 <= Year <= 2019 and Month == 2').groupby(by='Year').mean() Beijing_data = data.query('City == "Beijing" and 1995 <= Year <= 2019 and Month == 2').groupby(by='Year').mean() # 设置图形大小 plt.figure(figsize=(10,6)) x = np.array(Guangzhou_data.index) y = np.array(Guangzhou_data['AvgTemperature']) #marker数据点形状 plt.plot(x, y, color="red", label='广州2月份平均气温', marker='o') plt.xlabel('年份') plt.ylabel('月均气温（℃）') #设置x轴刻度线和标签 plt.xticks(x) y2 = np.array(Beijing_data['AvgTemperature']) plt.plot(x, y2, color="blue", label='北京2月份平均气温', marker='D') plt.legend(loc='lower right') plt.title('1995-2019年广州和北京月份的月均气温变化') plt.show()报错invalid syntax

这段代码可能是在Jupyter Notebook中运行的，其中的 `%matplotlib inline` 是Jupyter Notebook的一种魔法函数，不是Python代码中的合法语句，所以在运行Python代码时会报错 "invalid syntax"。如果需要在Python代码中显示matplotlib图像，可以使用 `plt.show()` 函数来实现。

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import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline

`import matplotlib.pyplot as plt`是Python中用于绘制图形的常用库。`%matplotlib inline`是Jupyter Notebook中的一个魔法命令，用于在Notebook中显示Matplotlib绘制的图形。当使用`%matplotlib inline`时，Matplotlib绘制的图形会直接嵌入到Notebook中，而不是弹出一个新的窗口显示。

以下是一个简单的例子，演示如何使用Matplotlib绘制一个简单的折线图，并在Jupyter Notebook中显示：

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

# 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)

# 添加标题和标签
plt.title("Simple Line Plot")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")

# 显示图形
plt.show()

import matplotlib matplotlib.use('agg') import matplotlib.pyplot as plt #%matplotlib inline

你好！对于你的代码，我注意到你导入了`matplotlib`库，并使用了`agg`作为后端引擎。然后，你导入了`pyplot`模块并将其重命名为`plt`。最后，你使用了`%matplotlib inline`命令，这将使绘图直接在Jupyter Notebook中显示。

如果你有任何关于`matplotlib`的问题，或者需要进一步的帮助，请随时告诉我！