plt.plot(dataset[look_back:], label='True Data')我怎么在横轴不变的情况下，把纵轴变大一倍

您可以使用`matplotlib.pyplot.ylim()`函数来设置纵轴的范围，以达到将纵轴放大一倍的效果。具体来说，您可以在绘图之前添加以下代码：

plt.ylim([np.min(dataset) * 2, np.max(dataset) * 2])

其中，`np.min(dataset)`和`np.max(dataset)`分别表示数据集中的最小值和最大值，`* 2`操作表示将纵轴放大一倍。将这段代码添加到绘图代码的前面，即可在横轴不变的情况下，将纵轴放大一倍。

完整代码如下：

import numpy as np 
import math 
import tensorflow as tf 
import matplotlib.pyplot as plt 

# 生成数据 
dataset = [] 
for data in np.arange(0, 3, .01): 
    data = math.sin(data * math.pi) 
    dataset.append(data) 
dataset = np.array(dataset) 
dataset = dataset.astype('float32') 
max_value = np.max(dataset) 
min_value = np.min(dataset) 
scalar = max_value - min_value 
dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset)) 

# 创建数据集 
look_back = 5 
trainX, trainY = [], [] 
for i in range(len(dataset) - look_back): 
    trainX.append(dataset[i:i+look_back]) 
    trainY.append(dataset[i+look_back]) 
trainX = np.array(trainX) 
trainY = np.array(trainY) 

# 转换为张量 
trainX = tf.convert_to_tensor(trainX) 
trainY = tf.convert_to_tensor(trainY) 

# 定义模型 
model = tf.keras.Sequential([ 
    tf.keras.layers.SimpleRNN(32, input_shape=(look_back, 1)), 
    tf.keras.layers.Dense(1) 
]) 

# 编译模型 
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), 
              loss=tf.keras.losses.MeanSquaredError()) 

# 训练模型 
history = model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=16, verbose=2) 

# 预测结果 
predicted = [] 
for i in range(len(dataset) - look_back): 
    x = np.array(dataset[i:i+look_back]) 
    x = np.reshape(x, (1, look_back, 1)) 
    y = model.predict(x) 
    predicted.append(y[0][0]) 

# 反归一化 
predicted = np.array(predicted) 
predicted = predicted * scalar 

# 绘图 
plt.plot(dataset[look_back:], label='True Data') 
plt.plot(predicted, label='Predicted Data') 
plt.ylim([np.min(dataset) * 2, np.max(dataset) * 2])
plt.legend() 
plt.show()

运行这段代码，即可得到将纵轴放大一倍后的绘图结果。