Задача ясна: построить график температуры Москвы за последнюю неделю. Так как здесь прямого доступа к живым данным у меня нет, ниже я дам две эффективные стратегии — подробное пошаговое решение на примере Python-кода (с использованием открытых данных) и альтернативу через Excel. Я ориентируюсь на базовый уровень, чтобы было понятно ученику средней школы. Что понадобится - Источник данных: открытые погодные данные (рекомендую Meteostat). - Инструмент: Python (с установленным пакетами meteostat и matplotlib) или Excel. Вариант 1. Подробное решение и график с помощью Python (рекомендовано) Пояснение идей - Мы возьмём данные за последние 7 дней по Москве. - Построим линию средней температуры за каждый день (Tavg). - Дополнительно можно залить область между Tmin и Tmax, чтобы показать диапазон дневной температуры. - В результате получится график с датами по оси X и температурой в градусах Цельсия по оси Y. Пошагово 1) Установка необходимых библиотек - Откройте терминал/командную строку и выполните: - pip install meteostat matplotlib 2) Код для получения данных и построения графика - Скопируйте и запустите следующий скрипт (сделано для московской локации; даты — за последнюю 7-дневку, включая сегодня): from meteostat import Daily, Point from datetime import date, timedelta import matplotlib.pyplot as plt # Координаты Москвы moscow = Point(55.7558, 37.6173) end = date.today() start = end - timedelta(days=6) # последние 7 дней (включая сегодня) # Получение данных data = Daily(moscow, start, end) df = data.fetch() if df.empty: print("Данные за указанный период недоступны.") else: plt.figure(figsize=(10, 6)) # Средняя дневная температура if 'tavg' in df.columns: plt.plot(df.index, df['tavg'], label='Средняя температура (Tavg)', color='tab:blue', linewidth=2) else: print("В данных нет столбца tavg. Используйте tmin/tmax или другой показатель.") # Опционально: диапазон Tmin—Tmax if 'tmin' in df.columns and 'tmax' in df.columns: plt.fill_between(df.index, df['tmin'], df['tmax'], color='tab:blue', alpha=0.15, label='Диапазон Tmin–Tmax') plt.xlabel('Дата') plt.ylabel('Температура, °C') plt.title('График температуры Москвы за последние 7 дней') plt.legend() plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5) plt.tight_layout() plt.show() # Опционально сохраняем график в файл plt.savefig('moscow_last_7_days_temperature.png') Пояснения к коду - Daily(moscow, start, end) — запрашивает дневные данные для заданной точки (Москва) за период с start по end. - df.index содержит даты. - df['tavg'], df['tmin'], df['tmax'] — столбцы: средняя, минимальная и максимальная температура за день. Названия столбцов могут различаться в зависимости от источника; если tavg отсутствует, используйте другой доступный показатель. - plt.plot строит линию средней температуры; plt.fill_between добавляет цветовую заливку между Tmin и Tmax, чтобы визуально показать диапазон температуры. Как запустить - Убедитесь, что Python установлен. - Установите библиотеки (см. шаг 1). - Запустите скрипт через Python. График появится в окне или будет сохранён в файл moscow_last_7_days_temperature.png. Вариант 2. Подход без программирования (Excel) Если программировать не хочется, можно сделать график в Excel: 1) Найдите данные за последние 7 дней по Москве (например, на сайте Meteostat или OpenWeather и т.д.). Нужно получить по каждому дню: дата, Tmin, Tmax, Tavg. 2) В Excel поместите данные в две колонки: Дата и Тmеппература (Tavg) или три колонки: Дата, Tmin, Tmax. 3) Выделите даты и значения Tavg и вставьте линейный график (Insert → Line Chart). 4) Если хотите показать диапазон Tmin–Tmax, можно построить дополнительный график: создайте область между Tmin и Tmax (это можно сделать через добавление второго ряда и изменение типа графика на Area) и разместить его под линией Tavg. Это требует аккуратности в настройках осей, но визуально будет похоже на «поле» температуры за день. Примечания - Даты по графику будут соответствовать локальному времени Москвы, но сами значения температуры обычно приводят в градусах Цельсия. - Если код не находит данные за указанный период, попробуйте изменить начальную дату или проверить подключение к интернету. Если хотите, могу адаптировать код под ваш конкрет уровень подготовки (например, сделать пошаговый разбор каждой строки), или выбрать другой источник данных (OpenWeatherMap с API-ключом). Также могу автоматически подготовить данные и прислать готовый CSV/Excel-файл для графика. Скажите, какой вариант удобнее.