Замечание: у меня нет прямого доступа к актуальным данным о температуре Ангарска за январь 2026 года. Но я могу дать подробную пошаговую инструкцию и готовые примеры (синтетическими данными) или показать, как получить реальные данные и построить график самому. Ниже — два варианта: иллюстративный график на синтетических данных и инструкция по построению на реальных данных. Что именно вы хотите? - Иллюстративный график на синтетических данных (покажет формат графика и подход к построению). - График на реальных данных (я объясню, как собрать данные и построить график). Рекомендованный подход для учебной задачи (похоже на географию/климат) — цель "Понять": подробное объяснение, шаги и примеры. Вариант A. Иллюстративный график с синтетическими данными (для учебной демонстрации) Цель: увидеть, как строится график, какие столбцы нужны и как интерпретировать график температуры за январь. 1) Структура данных - Дата: 2026-01-01 … 2026-01-31 - Температура: среднесуточная температура по каждому дню (в °C) 2) Пример синтетических данных (для иллюстрации) - Можно использовать следующий подход: сгенерировать дневную температуру вокруг средней зимней нормы, с небольшими колебаниями. Пример кода ниже демонстрирует это. 3) Пример кода на Python (генерация синтетических данных и построение графика) - В этом примере мы создаём 31 значение температуры за январь 2026 года и строим линейный график. Python (потребуется pandas, matplotlib, numpy): - Дата: 2026-01-01 … 2026-01-31 - Температура: синтетически сгенерированная серия около -25 °C (можно заменить на реальные данные) Код: импорт pandas как pd импорт matplotlib.pyplot как plt импорт numpy как np rng = pd.date_range('2026-01-01', '2026-01-31', freq='D') # Синтетическая модель: средняя около -25 °C, сезонные колебания и шум temps = -25 + 5 * np.sin(np.linspace(0, 2 * np.pi, len(rng))) + np.random.normal(0, 2, len(rng)) df = pd.DataFrame({'date': rng, 'avg_temp_C': temps}) plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.plot(df['date'], df['avg_temp_C'], marker='o', linestyle='-') plt.title('Температура в Ангарске, январь 2026 (среднесуточная, синтетическая)') plt.xlabel('Дата') plt.ylabel('Температура, °C') plt.grid(True) plt.xticks(rotation=45) plt.tight_layout() plt.show() Если вы хотите добавить диапазон(min/max) в график, можно сделать так: - Добавьте min_temp и max_temp для каждой даты и используйте plt.fill_between(df['date'], df['min_temp'], df['max_temp'], alpha=0.2) 4) Как превратить данные в график без программирования (Excel/Google Sheets) - Шаг 1: Создайте таблицу с двумя столбцами: "Дата" (2026-01-01 … 2026-01-31) и "Среднесуточная температура, °C". - Шаг 2: Введите значения температуры (реальные или синтетические). - Шаг 3: Выделите диапазон и вставьте график: Вставка → График → Линии (Line chart). - Шаг 4: Добавьте подписи осей: дата и температура, включите сетку. - Шаг 5: При желании добавьте название графика и форматируйте даты на оси X для читаемости (к примеру, 01, 07, 14, 21, 28 января). Вариант B. График на реальных данных (как получить и построить) Если вам нужны реальные данные за январь 2026 года, используйте один из следующих источников и методик. 1) Источники реальных данных - Meteostat (открытые данные по погоде, можно получить данные для Ангарска): сайт meteostat.net или через Python-библиотеку. - Росгидромет или локальные архивы метеонаблюдений РФ (для точной станции в Ангарске). 2) Как собрать данные через Meteostat (пример) - Координаты Ангарска примерно: широта около 52.5 N, долгота около 103.9 E (уточняйте для конкретной метеостанции). - Пример кода на Python с использованием Meteostat (для реальных данных): from datetime import datetime from meteostat import Point, Daily import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # Точное положение Ангарска (пример). Замените на координаты нужной станции. angarsk = Point(52.5, 103.9) start = datetime(2026, 1, 1) end = datetime(2026, 1, 31) data = Daily(angarsk, start, end) df = data.fetch() # возвращает DataFrame с tavg, tmin, tmax, etc. plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.plot(df.index, df['tavg'], marker='o', linestyle='-') plt.title('Температура в Ангарске, январь 2026 (среднесуточная)') plt.xlabel('Дата') plt.ylabel('Температура, °C') plt.grid(True) plt.xticks(rotation=45) plt.tight_layout() plt.show() 3) Альтернатива в Excel/Sheets (для реальных данных) - Экспортируйте данные Daily или Summary за январь 2026 из выбранного сервиса в CSV. - Откройте CSV в Excel/Sheets и постройте линейный график, как в Варианте A. Какой вариант выбрать? - Если вам нужен быстрый учебный пример и график без реальных данных — используем синтетические данные (Вариант A). - Если хотите именно реальный график за январь 2026 — скажите, какой источник данных предпочитаете (Meteostat/Росгидромет), и я помогу адаптировать код под этот источник и под конкретную метеостанцию Ангарска. Готов предоставить конкретный CSV или Python-скрипт под ваш выбор. Хотите, чтобы я сгенерировал иллюстративный график по синтетическим данным прямо здесь (сгенерирую значения и объясню, как получить график на вашем ПК)? Или помочь подобрать и использовать реальные данные и выдать готовый код под них?