1. 准备数据

首先需要准备好全球各地区的气温数据，在Python中可以使用列表或者NumPy数组来存储这些数据。假设我们有一个列表temps，其中存储了全球某些地区每个月的平均气温：

temps = [[1.2, 2.3, 3.4, 4.5, 5.6, 6.7, 7.8, 8.9, 9.0, 10.1, 11.2, 12.3],# 一月到十二月的平均气温列表],[2.3, 3.4, 4.5, 5.6, 6.7, 7.8, 8.9, 9.0, 10.1, 11.2, 12.3, 1.2],# 另一个地区的平均气温列表]]

这里temps是一个二维列表，每个元素表示一个地区的平均气温，每个地区的平均气温又是一个列表。可以根据实际需求来准备数据。

2. 使用Matplotlib绘制全球气温图

Python中有很多绘图库可以用来绘制全球气温图，其中比较常用的是Matplotlib。下面是使用Matplotlib绘制全球气温图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
for i, temp in enumerate(temps):
    year = range(1, len(temp)+1)
    ax.plot(year, temp, label=f'Region{i+1}')

ax.set_xlabel('Year')
ax.set_ylabel('Temperature (°C)')
ax.set_title('Global Temperature')
ax.legend()
plt.show()

上述代码中，使用ax.plot函数来绘制每个地区的气温折线图，然后设置x轴和y轴的标签，以及图表的标题和图例。最后使用plt.show()来显示图表。

3. 定制全球气温图

除了基本的全球气温图之外，还可以进行一些定制化的操作来使图表更加美观。以下是一些常用的定制化操作：

ax.set_xlim(2000, 2020)  # 设置x轴范围
ax.set_ylim(-10, 40)  # 设置y轴范围
ax.grid(True, linestyle=':', color='gray')  # 显示网格线
ax.set_xticks(range(2000, 2021, 5))  # 设置x轴刻度间隔
ax.set_yticks(range(-10, 41, 10))  # 设置y轴刻度间隔

上述代码中使用ax.set_xlim和ax.set_ylim函数来设置x轴和y轴的取值范围，可以根据实际数据来设置合适的范围。ax.grid函数可以显示网格线，可以通过linestyle和color参数来定制线的样式和颜色。ax.set_xticks和ax.set_yticks函数可以设置x轴和y轴的刻度间隔，可以用range函数生成一个刻度列表。

总结

通过准备好数据，使用Matplotlib绘制全球气温图，并进行一些定制化的操作，就可以实现全球气温图的绘制。这样的全球气温图可以表现出不同地区的气温变化趋势，便于人们进行对比和分析。

希望上述内容对您有所帮助！