pd.DataFrame(imf_new[i, :]).plot()

这段代码是用于绘制 Pandas DataFrame 中的数据。具体来说，它使用了 DataFrame 的 plot 方法，该方法可以用来绘制多种类型的图表，如线图、柱状图、散点图等。在这里，它绘制的是一个名为 imf_new 的 DataFrame 中的第 i 行数据的线图。具体绘制的内容可能需要根据数据具体情况进行调整和解释。

相关问题

修改代码错误： plt.plot(pre_array, 'g') plt.plot(test_labels, "r") df = pd.DataFrame({'pre_array': pre_array, 'test_labels': test_labels}) sns.lineplot(data=df, x="pre_array", y="test_labels", hue="event") plt.title('LSTM test mae: ' + str(loss_mae.item())) plt.savefig("lstm_test.png") plt.show()

根据您提供的代码，似乎没有定义 "event"。因此，您需要先定义 "event" 然后再使用它来绘制线图。

下面是修改后的代码：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# define event
event = ["event"] * len(pre_array)

# create dataframe
df = pd.DataFrame({'pre_array': pre_array, 'test_labels': test_labels, 'event': event})

# plot the data
plt.plot(pre_array, 'g')
plt.plot(test_labels, "r")
sns.lineplot(data=df, x="pre_array", y="test_labels", hue="event")
plt.title('LSTM test mae: ' + str(loss_mae.item()))
plt.savefig("lstm_test.png")
plt.show()

首先，我们定义了一个名为 "event" 的变量，它是一个包含 "event" 字符串的列表，长度与 "pre_array" 和 "test_labels" 相同。然后，我们使用这些变量定义了一个 Pandas DataFrame。最后，我们使用 Seaborn 绘制了带有 "event" 颜色编码的折线图。

pd.DataFrame(val_results).plot()在这个基础上自定义图例

您可以使用Matplotlib库中的函数来自定义图例。

首先，您需要先获取到图表对象。您可以将其保存在一个变量中，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
df = pd.DataFrame(val_results)
df.plot(ax=ax)

接下来，您可以使用`ax.legend()`函数来自定义图例。例如，以下代码将会自定义图例标签并将其放置在右上角：

ax.legend(['Validation Results'], loc='upper right')

您可以根据需要自定义图例的位置和标签。完整的代码示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
df = pd.DataFrame(val_results)
df.plot(ax=ax)

# Customize legend
ax.legend(['Validation Results'], loc='upper right')

# Show plot
plt.show()