解释day = [i + 1 for i in range(int(len(temp) / 2))] day += day event = ['output' if i >= (len(temp) / 2) else 'label' for i in range(len(temp))] d = {'temp': temp, 'day': day, 'event': event} df = pd.DataFrame(data=d) sns.lineplot(data=df, x="day", y="temp", hue="event") plt.title('GRU test mae: ' + str(loss_mae.item())) plt.savefig("lstm_test.png") plt.show()

这段代码的作用是将一个时间序列数据绘制成折线图。其中，`temp`是时间序列数据，`day`是时间序列的时间轴，`event`表示每个时间戳对应的是“观测值”还是“预测值”。代码首先根据`temp`数据长度生成时间轴`day`，然后将`day`复制一份，接着根据时间轴`day`和`event`，生成一个包含时间序列数据、时间轴和观测/预测标签的字典`d`，并将该字典转换为一个`pandas DataFrame`对象`df`，最后使用`seaborn`绘制折线图，并保存为名为`lstm_test.png`的文件。`loss_mae`是一个表示模型预测误差的标量值，它被用来在图表标题中展示模型的MAE（平均绝对误差）。