制作温度曲线图可通过以下两种常见方法实现，根据需求选择合适工具：

一、使用Excel制作温度曲线图

1. 数据准备

   • 在Excel中输入时间序列数据，通常将时间列作为X轴，温度值作为Y轴。例如：

     时间	温度 （℃）
     2022-01-01	5
     2022-02-01	6
     ...	...

2. 创建折线图

   • 选中数据区域，点击「插入」→「图表」→选择「折线图」（推荐使用带数据标记的折线图）。

   • 可通过右键点击折线，选择「设置数据系列格式」调整线条样式、颜色等。

3. 优化图表

   • 添加标题（如「月平均气温变化」）和坐标轴标签。

   • 调整X轴刻度为月份，Y轴范围根据数据自动调整。

   • 可通过「图表工具」添加数据标签、网格线及背景色。

二、使用Python绘制温度曲线图

1. 数据准备

   • 使用pandas读取温度数据（如CSV文件）：

     import pandas as pd
     
     data = pd.read_csv('temperature_data.csv', parse_dates=['date'])
     data.set_index('date', inplace=True)
     

   • 示例数据结构：

     date                | temperature (℃)
     2022-01-01 00:00   | 5.0
     2022-02-01 00:00   | 6.0
     ...
     
     

2. 绘制曲线图

   • 使用matplotlib绘制折线图：

     import matplotlib.pyplot as plt
     
     plt.figure(figsize=(12, 6))
     plt.plot(data.index, data['temperature'], marker='o', linestyle='-')
     

   • 添加标题和标签：

     plt.title('月平均气温变化')
     plt.xlabel('日期')
     plt.ylabel('温度 (℃)')
     

   • 自定义格式（如日期显示）：

     plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.matplotlib.dates.DateFormatter('%Y-%m'))
     plt.gca().xaxis.set_major_locator(plt.matplotlib.dates.MonthLocator())
     

   • 保存或显示图表：

     plt.tight_layout()
     plt.savefig('temperature_curve.png')
     plt.show()
     

三、注意事项

• 数据预处理 ：确保时间格式正确，缺失值处理得当。

• 工具优化 ：Excel可通过「图表工具」进行细节调整，Python则更灵活（如自定义颜色、动画效果）。

• 应用场景 ：科研或工业领域建议结合原始数据标注，商业展示可侧重美观性。

根据需求选择工具，Excel适合快速生成基础图表，Python则适合复杂数据处理与高级可视化需求。