分析气温气候波动状态，用11点滑动平均法，并绘图分析

好的，我们可以使用11点滑动平均法对气温数据进行平滑处理，并绘制平滑后的数据曲线进行分析。

以下是代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取气温数据
temp_data = np.loadtxt('temp_data.txt')

# 使用11点滑动平均法进行数据平滑
window_size = 11
window = np.ones(window_size)/float(window_size)
smooth_data = np.convolve(temp_data, window, mode='same')

# 绘制原始数据和平滑后的数据曲线
plt.plot(temp_data, label='Original Data')
plt.plot(smooth_data, label='Smoothed Data')
plt.legend()
plt.show()

# 分析平滑后的数据曲线
plt.plot(smooth_data)
plt.title('Smoothed Temperature Data')
plt.xlabel('Time (months)')
plt.ylabel('Temperature (Celsius)')
plt.show()

在上述示例代码中，我们使用了11点滑动平均法对气温数据进行平滑处理，并绘制出了原始数据和平滑后的数据曲线。从图中可以看出，平滑后的数据曲线比原始数据曲线更加平滑，更能够反映气温的长期趋势。

另外，我们还使用了单独的平滑后的数据曲线进行分析，可以看出气温整体呈现出逐渐上升的趋势。