要求编写代码实现： 已知西安2021年～2022年全两年每一天的最高温度与最低温度，根据已有数据，预测西安2023年每一天的温度，并画出温度折线图 注意：是预测2023年的每一天温度，并用pyecharts 画出折线图，并给出代码

好的，以下是整体代码实现，其中数据来源为中国天气网，代码中的数据为示例数据，您可以根据实际情况进行更改。

import pandas as pd
import numpy as np
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts import options as opts

# 读取已知数据，将最高温度和最低温度分别存储到DataFrame中
df_high = pd.read_csv('high_temperature.csv', header=None, names=['date', 'high_temperature'])
df_low = pd.read_csv('low_temperature.csv', header=None, names=['date', 'low_temperature'])

# 对两年的数据进行合并和重置索引，方便后续处理
df = pd.concat([df_high, df_low['low_temperature']], axis=1).reset_index(drop=True)

# 对数据进行处理，将日期转换为Datetime类型，提取出年份和月份
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['year'] = df['date'].dt.year
df['month'] = df['date'].dt.month

# 对数据进行可视化，使用pyecharts库中的Line折线图，将每一天的温度可视化
line1 = (
    Line()
    .add_xaxis(df['date'].astype(str).tolist())
    .add_yaxis('最高温度', df['high_temperature'].tolist(), label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .add_yaxis('最低温度', df['low_temperature'].tolist(), label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='西安2021-2022年每日温度折线图'))
)

# 对数据进行重采样，将日期间隔从天变为月，并计算每个月的平均温度
df_month = df.resample('M', on='date').mean().reset_index()

# 对重采样后的数据进行可视化，使用pyecharts库中的Line折线图，将每个月的平均温度可视化
line2 = (
    Line()
    .add_xaxis(df_month['date'].astype(str).tolist())
    .add_yaxis('平均温度', df_month['high_temperature'].tolist(), label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='西安2021-2022年每月平均温度折线图'))
)

# 对数据进行移位，将2021年和2022年的数据移动到2023年
df_shift = pd.concat([df, df.shift(-365), df.shift(-730)], axis=1)
df_shift.columns = ['date', 'high_temperature', 'low_temperature', 'year', 'month', 'date_shift1', 'high_temperature_shift1', 'low_temperature_shift1', 'year_shift1', 'month_shift1', 'date_shift2', 'high_temperature_shift2', 'low_temperature_shift2', 'year_shift2', 'month_shift2']
df_shift['date_shift1'] = df_shift['date_shift1'].fillna(pd.Timestamp('2023-01-01'))
df_shift['date_shift2'] = df_shift['date_shift2'].fillna(pd.Timestamp('2023-01-01'))

# 使用concat函数，将移位后的数据和重采样后的数据进行合并
df_predict = pd.concat([df_shift, df_month], axis=0, ignore_index=True)

# 对合并后的数据进行可视化，使用pyecharts库中的Line折线图，将2023年每一天的预测温度可视化
line3 = (
    Line()
    .add_xaxis(df_predict[df_predict['year']==2023]['date'].astype(str).tolist())
    .add_yaxis('最高温度', df_predict[df_predict['year']==2023]['high_temperature_shift1'].tolist(), label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .add_yaxis('最低温度', df_predict[df_predict['year']==2023]['low_temperature_shift1'].tolist(), label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='西安2023年每日温度预测折线图'))
)

# 将三个折线图合并到一张图中
line_all = line1.overlap(line2).overlap(line3)

# 渲染图表
line_all.render('temperature_line.html')

需要注意的是，代码中使用了pyecharts库来绘制折线图，并且需要在代码所在的目录下生成一个名为"temperature_line.html"的文件来显示图表。如果您没有安装pyecharts库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pyecharts

同时，需要准备两个CSV文件，分别为高温数据和低温数据，格式如下：

high_temperature.csv:

2021/1/1,5
2021/1/2,7
2021/1/3,9
...
2022/12/29,4
2022/12/30,6
2022/12/31,8

low_temperature.csv:

2021/1/1,-3
2021/1/2,-2
2021/1/3,0
...
2022/12/29,-2
2022/12/30,-1
2022/12/31,1

其中，第一列为日期，第二列为温度，日期格式为"年/月/日"。