Python绘制CO₂随时间变化曲线及年度均值计算问题求助

问题分析 #

原代码存在以下问题：

• 仅将年份作为日期浮点数存储，导致每年12个月度数据点在X轴上重叠
• 未计算并绘制年度平均CO₂浓度
• 缺少轴标题、图例等可视化优化项

解决方案步骤 #

1. 修复日期表示

将每个月份转换为分数年份，公式为：年份 + (月份-1)/12，确保每个月度数据点在X轴上有唯一且均匀分布的位置。

2. 读取并处理数据

解析CSV中的年份、月份和CO₂浓度，计算分数日期并存储数据，同时累积年度数据用于后续平均计算。

3. 计算年度平均CO₂浓度

按年份分组，累加每个年份的CO₂总和与数据点数量，计算年度平均值。

4. 可视化优化

绘制月度数据曲线和年度平均曲线，添加轴标题、图例、网格等元素提升可读性。

完整代码 #

import matplotlib.pyplot as plt
import csv
from collections import defaultdict

# 初始化数据存储结构
月度日期 = []
月度CO₂ = []
年度累计数据 = defaultdict(lambda: {'总和': 0, '数量': 0})

# 读取并处理CSV数据
with open('co2_data.csv', 'r') as csv文件:
    数据读取器 = csv.reader(csv文件, delimiter=',')
    # 若CSV包含表头，取消下一行注释以跳过
    # next(数据读取器)
    
    for 行 in 数据读取器:
        年份 = int(行[0])
        月份 = int(行[1])
        CO₂浓度 = float(行[2])
        
        # 计算分数年份
        分数日期 = 年份 + (月份 - 1)/12
        月度日期.append(分数日期)
        月度CO₂.append(CO₂浓度)
        
        # 累积年度数据
        年度累计数据[年份]['总和'] += CO₂浓度
        年度累计数据[年份]['数量'] += 1

# 计算年度平均值
年度年份 = []
年度平均值 = []
for 年份 in sorted(年度累计数据.keys()):
    平均CO₂ = 年度累计数据[年份]['总和'] / 年度累计数据[年份]['数量']
    年度年份.append(年份)
    年度平均值.append(平均CO₂)

# 创建可视化图表
plt.figure(figsize=(12, 6))

# 绘制月度CO₂曲线
plt.plot(月度日期, 月度CO₂, 'b-', label='月度CO₂浓度', alpha=0.7)
# 绘制年度平均CO₂曲线
plt.plot(年度年份, 年度平均值, 'ro-', label='年度平均CO₂浓度', linewidth=2)

# 添加轴标题与图表标题
plt.xlabel('年份', fontsize=12)
plt.ylabel('CO₂浓度 (ppm)', fontsize=12)
plt.title('1960-2022年NASA月度与年度平均CO₂浓度变化', fontsize=14)

# 添加图例与网格
plt.legend(fontsize=10)
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)

# 显示图表
plt.show()

代码说明 #

• 分数年份转换：例如1960年1月为1960.0，12月为1960.9167，彻底解决数据点重叠问题
• 年度平均计算：通过字典累积每个年份的CO₂总和与数据量，确保计算准确
• 可视化区分：用蓝色线条表示月度数据，红色带标记的线条表示年度平均值，对比清晰
• 可读性优化：添加网格、标题、图例，提升图表信息传递效率

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jack Robinson