写出代码利用函数读取abalone.txt数据，并训练LWLR模型，比较不同k值下，模型在训练样本上的误差值

好的，以下是代码实现：

import numpy as np

# 读取数据
def load_data(filename):
    data = np.loadtxt(filename, delimiter='\t')
    x = data[:, :-1]
    y = data[:, -1]
    return x, y

# LWLR模型
def lwlr(test_point, x, y, k=1.0):
    x_mat = np.mat(x)
    y_mat = np.mat(y).reshape(-1, 1)
    m = np.shape(x_mat)[0]
    weights = np.mat(np.eye(m))
    for j in range(m):
        diff = test_point - x_mat[j, :]
        weights[j, j] = np.exp(diff * diff.T / (-2.0 * k ** 2))
    xTx = x_mat.T * (weights * x_mat)
    if np.linalg.det(xTx) == 0.0:
        print('This matrix is singular, cannot do inverse')
        return
    ws = xTx.I * (x_mat.T * (weights * y_mat))
    return test_point * ws

# 计算误差
def error(x, y, k):
    m = np.shape(x)[0]
    error = 0.0
    for i in range(m):
        y_pred = lwlr(x[i], x, y, k)
        error += (y_pred - y[i]) ** 2
    return error

# 测试不同k值下的误差
if __name__ == '__main__':
    x, y = load_data('abalone.txt')
    k_list = [0.1, 1, 10]
    for k in k_list:
        print('k={}'.format(k))
        print('train error: {:.2f}'.format(error(x, y, k)))

代码中使用`load_data`函数读取数据，使用`lwlr`函数训练LWLR模型，使用`error`函数计算模型在训练样本上的误差值。最后，测试不同的k值下，模型在训练样本上的误差值。