ans = [np.exp(predicted[i][0]) for i in range(len(predicted))]data['Predicted Price'] = np.array(ans) data

这段代码的作用是将模型的预测结果（存储在predicted变量中）进行指数运算，然后将运算后的结果存储在一个名为ans的列表中。接着，将ans转换为numpy数组，并将其命名为"Predicted Price"，最后将其存储在名为data的数据结构中。这样，我们就可以通过访问data["Predicted Price"]来获取模型对于给定输入的预测结果。

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def seqsum(i): ans = 0 for j in range(len(seq)): ans += gp.powmod(i,j,m)*seq[j] return ans

这段代码是一个函数，函数的名称为 `seqsum`。该函数有三个参数：`i`, `seq` 和 `m`。其中 `i` 是一个整数，`seq` 是一个序列，`m` 也是一个整数。函数的作用是计算序列 `seq` 的幂级数和，在计算过程中，使用了 `i` 的幂次以及模数为 `m` 的幂取余运算。具体来说，函数遍历了序列 `seq` 中的每个元素，并将其乘上 `i` 的不同幂次所得到的值，然后将这些值相加，最终返回这个和。

X_test = np.array(test_data) ans_lasso = lasso.predict(X_test) ans_svr = svr.predict(X_test) ans_mix = (ans_lasso + 5 * ans_svr ) / 6 pd.Series(ans_mix).to_csv('结果.txt', sep='\t', index=False) print('预测完成!')解释每一句代码

1. `X_test = np.array(test_data)`：将测试数据转换为 numpy 数组并赋值给变量 `X_test`。
2. `ans_lasso = lasso.predict(X_test)`：使用 Lasso 模型对测试数据进行预测，并将预测结果赋值给变量 `ans_lasso`。
3. `ans_svr = svr.predict(X_test)`：使用 SVR 模型对测试数据进行预测，并将预测结果赋值给变量 `ans_svr`。
4. `ans_mix = (ans_lasso + 5 * ans_svr ) / 6`：基于 Lasso 和 SVR 的预测结果，按照一定比例进行加权平均，并将结果赋值给变量 `ans_mix`。
5. `pd.Series(ans_mix).to_csv('结果.txt', sep='\t', index=False)`：将 `ans_mix` 转换为 pandas.Series 类型，并将其写入到名为“结果.txt”的文件中，每个值之间使用制表符分隔，并且不包含索引。
6. `print('预测完成!')`：输出“预测完成!”。