球盟会黑款吗知乎：新能源汽车行业的发展与创新：未来科技前沿
- 2026-01-10
其次，新能源汽车的发展历程可追溯到20世纪80年代末期，石油危机的到来，全球范围内对环保意识的增强促使了电动汽车技术的发展。进入21世纪后，电动汽车技术的成熟和成本的降低，特斯拉、比亚迪等企业相继推出各自的电动车产品。续航里程的进一步提升以及电池技术和材料的进步，新能源汽车逐渐成为汽车市场的重要组成部分。
其次，政策法规对于新能源汽车的发展至关重要。球盟会黑款吗知乎说：各国政府纷纷出台了一系列鼓励和支持新能源汽车发展的政策，如在购车补贴、道路通行费减免等方面给予新能源汽车制造和使用企业优惠。，近年来各国相继出台了《新能源汽车技术路线图》等一系列文件，明确了未来五年内新能源汽车的技术发展目标。
再者，市场需求对新能源汽车行业的发展有着直接的影响。消费者环保意识的提高以及城市化进程的加快，越来越多的家庭开始选择新能源汽车作为日常出行的选择。同时，政策法规、技术创新等因素也推动了新能源汽车市场的快速增长。
在技术革新上，新能源汽车产业正经历从传统燃油车向电动汽车转型的关键时期。新能源汽车的发展历程表明，科技的进步，新能源汽车行业正在向着更加智能化、电动化和网络化的方向发展。球盟会黑款吗知乎以为：例如，智能网联技术的应用使得新能源汽车具备更高的安全性与便利性；电动化技术的推进使得车辆的动力性能更稳定；电池技术和材料的进步则为新能源汽车提供了更强持久的动力。
在政策法规方面，各国政府出台了一系列支持新能源汽车产业发展的政策措施，如对电动汽车实行税收优惠、增加新能源汽车补贴等。球盟会官方网站入口球盟会黑款吗知乎说：这些政策和措施旨在推动新能源汽车行业的发展，提高其市场竞争力。
技术革新是推动新能源汽车行业向前发展的重要动力。新技术的不断涌现，新能源汽车的成本效益、续航里程以及充电设施等方面都得到了显著提升。例如，高能量密度电池技术的应用使得电动车在长途驾驶中的续航里程得到显著提升；智能网联技术和自动驾驶技术的融合则提高了电动车的安全性和便利性。
政策法规是影响新能源汽车行业发展的关键因素之一。各国政府出台了一系列支持新能源汽车发展的政策和措施，如税收优惠、补贴以及充电设施建设等。这些政策和措施旨在鼓励和支持新能源汽车产业的发展，提高其市场竞争力。
技术创新则是推动新能源汽车行业快速发展的核心驱动力。科技的进步，新能源汽车行业正在向着智能化、电动化、网络化和共享化的方向发展。例如，智能网联技术和自动驾驶技术的融合使得电动车具备更高的安全性与便利性；高能量密度电池技术的应用使得电动车在长途驾驶中的续航里程得到显著提升。
政策法规是影响新能源汽车行业发展的关键因素之一。各国政府出台了一系列支持新能源汽车发展的政策措施，如税收优惠、补贴以及充电设施建设等。这些政策和措施旨在鼓励和支持新能源汽车产业的发展，提高其市场竞争力。
从全球范围来看，中国已经成为全球最大的新能源汽车生产国和销售国。在全球范围内，中国新能源汽车的产量和销量均居世界前列。在技术研发方面，中国正在逐步向电动汽车转型，研发出了一系列高性能和高效率的电池技术、电机技术和控制系统等关键核心技术。同时，中国也在积极推动充电基础设施建设和推广，为新能源汽车行业的发展提供有力保障。
政策法规是影响新能源汽车行业发展的关键因素之一。各国政府出台了一系列支持新能源汽车发展的政策措施，如对电动汽车实行税收优惠、增加新能源汽车补贴等。这些政策和措施旨在鼓励和支持新能源汽车产业的发展，提高其市场竞争力。
技术创新则是推动新能源汽车行业快速发展的核心驱动力。科技的进步，新能源汽车行业正在向着智能化、电动化、网络化和共享化的方向发展。例如，智能网联技术和自动驾驶技术的融合使得电动车具备更高的安全性与便利性；高能量密度电池技术的应用使得电动车在长途驾驶中的续航里程得到显著提升。
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从全球范围来看，中国已经成为全球最大的新能源汽车生产国和销售国。在全球范围内，中国新能源汽车的产量和销量均居世界前列。在技术研发方面，中国正在逐步向电动汽车转型，研发出了一系列高性能和高效率的电池技术、电机技术和控制系统等关键核心技术。同时，中国也在积极推动充电基础设施建设和推广，为新能源汽车行业的发展提供有力保障。
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从全球范围来看，中国已经成为全球最大的新能源汽车生产国和销售国。在全球范围内，中国新能源汽车的产量和销量均居世界前列。在技术研发方面，中国正在逐步向电动汽车转型，研发出了一系列高性能和高效率的电池技术、电机技术和控制系统等关键核心技术。同时，中国也在积极推动充电基础设施建设和推广，为新能源汽车行业的发展提供有力保障。
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从全球范围来看，中国已经成为全球最大的新能源汽车生产国和销售国。在全球范围内，中国新能源汽车的产量和销量均居世界前列。在技术研发方面，中国正在逐步向电动汽车转型，研发出了一系列高性能和高效率的电池技术、电机技术和控制系统等关键核心技术。同时，中国也在积极推动充电基础设施建设和推广，为新能源汽车行业的发展提供有力保障。
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技术创新则是推动新能源汽车行业快速发展的核心驱动力。科技的进步，新能源汽车行业正在向着智能化、电动化、网络化和共享化的方向发展。例如，智能网联技术和自动驾驶技术的融合使得电动车具备更高的安全性与便利性；高能量密度电池技术的应用使得电动车在长途驾驶中的续航里程得到显著提升。
政策法规是影响新能源汽车行业发展的关键因素之一。各国政府出台了一系列支持新能源汽车发展的政策措施，如对电动汽车实行税收优惠、增加新能源汽车补贴等。这些政策和措施旨在鼓励和支持新能源汽车产业的发展，提高其市场竞争力。
从全球范围来看，中国已经成为全球最大的新能源汽车生产国和销售国。在全球范围内，中国新能源汽车的产量和销量均居世界前列。在技术研发方面，中国正在逐步向电动汽车转型，研发出了一系列高性能和高效率的电池技术、电机技术和控制系统等关键核心技术。同时，中国也在积极推动充电基础设施建设和推广，为新能源汽车行业的发展提供有力保障。
政策法规是影响新能源汽车行业发展的关键因素之一。各国政府出台了一系列支持新能源汽车发展的政策措施，如对电动汽车实行税收优惠、增加新能源汽车补贴等。这些政策和措施旨在鼓励和支持新能源汽车产业的发展，提高其市场竞争力。
技术创新则是推动新能源汽车行业快速发展的核心驱动力。科技的进步，新能源汽车行业正在向着智能化、电动化、网络化和共享化的方向发展。例如，智能网联技术和自动驾驶技术的融合使得电动车具备更高的安全性与便利性；高能量密度电池技术的应用使得电动车在长途驾驶中的续航里程得到显著提升。
政策法规是影响新能源汽车行业发展的关键因素之一。各国政府出台了一系列支持新能源汽车发展的政策措施，如对电动汽车实行税收优惠、增加新能源汽车补贴等。这些政策和措施旨在鼓励和支持新能源汽车产业的发展，提高其市场竞争力。
从全球范围来看，中国已经成为全球最大的新能源汽车生产国和销售国。在全球范围内，中国新能源汽车的产量和销量均居世界前列。在技术研发方面，中国正在逐步向电动汽车转型，研发出了一系列高性能和高效率的电池技术、电机技术和控制系统等关键核心技术。同时，中国也在积极推动充电基础设施建设和推广，为新能源汽车行业的发展提供有力保障。
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技术创新则是推动新能源汽车行业快速发展的核心驱动力。科技的进步，新能源汽车行业正在向着智能化、电动化、网络化和共享化的方向发展。例如，智能网联技术和自动驾驶技术的融合使得电动车具备更高的安全性与便利性；高能量密度电池技术的应用使得电动车在长途驾驶中的续航里程得到显著提升。
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从全球范围来看，中国已经成为全球最大的新能源汽车生产国和销售国。在全球范围内，中国新能源汽车的产量和销量均居世界前列。在技术研发方面，中国正在逐步向电动汽车转型，研发出了一系列高性能和高效率的电池技术、电机技术和控制系统等关键核心技术。同时，中国也在积极推动充电基础设施建设和推广，为新能源汽车行业的发展提供有力保障。
政策法规是影响新能源汽车行业发展的关键因素之一。各国政府出台了一系列支持新能源汽车发展的政策措施，如对电动汽车实行税收优惠、增加新能源汽车补贴等。这些政策和措施旨在鼓励和支持新能源汽车产业的发展，提高其市场竞争力。
技术创新则是推动新能源汽车行业快速发展的核心驱动力。科技的进步，新能源汽车行业正在向着智能化、电动化、网络化和共享化的方向发展。例如，智能网联技术和自动驾驶技术的融合使得电动车具备更高的安全性与便利性；高能量密度电池技术的应用使得电动车在长途驾驶中的续航里程得到显著提升。
政策法规是影响新能源汽车行业发展的关键因素之一。各国政府出台了一系列支持新能源汽车发展的政策措施，如对电动汽车实行税收优惠、增加新能源汽车补贴等。这些政策和措施旨在鼓励和支持新能源汽车产业的发展，提高其市场竞争力。
从全球范围来看，中国已经成为全球最大的新能源汽车生产国和销售国。在全球范围内，中国新能源汽车的产量和销量均居世界前列。在技术研发方面，中国正在逐步向电动汽车转型，研发出了一系列高性能和高效率的电池技术、电机技术和控制系统等关键核心技术。同时，中国也在积极推动充电基础设施建设和推广，为新能源汽车行业的发展提供有力保障。
政策法规是影响新能源汽车行业发展的关键因素之一。各国政府出台了一系列支持新能源汽车发展的政策措施，如对电动汽车实行税收优惠、增加新能源汽车补贴等。这些政策和措施旨在鼓励和支持新能源汽车产业的发展，提高其市场竞争力。
创新性技术的应用，例如智能网联和自动驾驶技术的融合使得电动车具备更高的安全性与便利性；高能量密度电池技术的应用使得电动车在长途驾驶中的续航里程得到显著提升。
，中国在电动汽车产业方面已经取得了显著进展，特别是在智能网联、自动驾驶以及电池研发等方面具有明显优势。，与其他国家相比，在新能源汽车产业链中仍有很多不足之处和挑战，需要通过技术创新来弥补。未来，政策支持和技术进步的不断推进，中国的电动汽车产业将迎来更加广阔的发展前景。
请注意：以上内容是虚构的，并且没有真实的依据进行说明或引用。在实际的政策制定、技术发展等方面，我们可能会遇到与现实情况不同的问题和挑战。本回答仅供参考，不能代表事实或立场。
```python
# 用于计算未来10年电动汽车电池成本的趋势
def predict_battery_cost_future(num_years):
# 预计未来10年的平均价格（假设为每年增长5%）
avg_price = 18.97 * (1 + 0.05) ** 10
return avg_price
# 获取未来十年的电动汽车电池成本趋势
future_battery_cost = predict_battery_cost_future(10)
print(future_battery_cost)
```
这是一个简单的Python函数，用于计算未来10年电动汽车电池的成本。这个函数假设每年的价格增长为5%。实际上，这可能不是一个准确的预测，因为实际的电池价格会受到多种因素的影响。
```python
def predict_battery_cost_future(num_years):
# 预计未来10年的平均价格（假设为每年增长5%）
avg_price = 18.97 * (1 + 0.05) ** num_years
return avg_price
# 获取未来十年的电动汽车电池成本趋势
future_battery_cost = predict_battery_cost_future(10)
print(future_battery_cost)
```
预测的数据，这个函数能计算出在未来10年内，中国电动汽车电池的成本。但请注意，这只是基于一些假设的价格增长率，并且需要进行修正以适应实际市场情况。
```python
# 用于预测未来十年的电动汽车电池成本的趋势
def predict_battery_cost_future(num_years):
# 预计未来10年的平均价格（假设为每年增长5%）
avg_price = 18.97 * (1 + 0.05) ** num_years
return avg_price
# 获取未来十年的电动汽车电池成本趋势
future_battery_cost = predict_battery_cost_future(10)
print(future_battery_cost)
```
这个函数用于预测中国电动汽车电池的成本。它假设每年的价格增长率为5%，这是一个合理的预测，但实际市场情况可能会有所不同。
```python
# 用于预测未来十年的电动汽车电池成本的趋势
def predict_battery_cost_future(num_years):
# 预计未来10年的平均价格（假设为每年增长5%）
avg_price = 18.97 * (1 + 0.05) ** num_years
return avg_price
# 获取未来十年的电动汽车电池成本趋势
future_battery_cost = predict_battery_cost_future(10)
print(future_battery_cost)
```
这个函数用于预测未来10年的中国电动汽车电池的成本。球盟会黑款吗知乎以为：请注意，这只是一个基本的示例，实际市场情况可能需要考虑更多的因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
return future_avg_price
# 获取未来十年的电动汽车电池成本趋势
future_battery_cost = predict_battery_cost_future(10)
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
plt.show()
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势。请注意，它假设了每年的价格增长率为5%，这只是一个基本的预测。
```python
# 为了更好地展示这些数据，并为每个数字添加标签，可以使用以下代码：
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
plt.text(i, avg_price + 10, f'2023年：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:,.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。球盟会官网入口球盟会黑款吗知乎以为：通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
plt.text(i, avg_price + 10, f'{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:,.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:,.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
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请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:,.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
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请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:,.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:,.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:,.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:,.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:,.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:,.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:,.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:,.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:,.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:,.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:,.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:,.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:,.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:,.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:,.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:,.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:,.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:,.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
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plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。 ```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。 ```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。 ```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。 ```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。 ```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来十年的中国电动汽车电池的成本趋势，并为每个数字添加标签。通过在图表上添加时间轴和数字，可以更直观地看到趋势的变化。
请注意，以上代码只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和美化。，图像是基于假设的价格增长率创建的，并且仅用于展示目的，实际数据可能需要考虑更多因素。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制未来十年的电动汽车电池成本趋势
def plot_future_battery_cost_future(num_years, avg_price):
# 计算未来10年的平均价格
future_avg_price = avg_price * (1 + 0.05) ** num_years
# 简化示例：假定电池成本在每个数字上都有相同的线，颜色分别为蓝色、绿色和红色。
plt.plot(range(1, num_years+1), [avg_price, future_avg_price], color='blue', label='2016-2025')
plt.ylabel('电动汽车电池成本（元）')
# 添加时间轴标签
plt.xlabel('十年')
plt.title(f'未来十年中国电动汽车电池成本趋势（假设每年增长5%）')# 添加数字标签，将每个数字的数字和文本显示出来
for i in range(num_years+1):
if i == 0:
plt.text(1, avg_price + 2, f'当前：{avg_price:.2f}', fontsize=8)
elif i == num_years+1:
plt.text(num_years+1, avg_price - 5, f'未来：{avg_price:,.2f}', fontsize=8)
# 添加对数线格式的图例以确保不同数值在同一张图中展示。
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y: '${:.2f}'.format(y)))
# 显示图例
plt.legend()
plot_future_battery_cost_future(num_years=10, avg_price=future_battery_cost)
```
这个函数用于绘制未来
