帮我看看代码错误，代码#利用局部加权线性回归函数，对数据集xArr中的每一个样本点进行预测，并绘制预测折线图与原数据散点图的叠加图 #step1：绘制原数据散点图 xArr,yArr = loadDataSet('ex0.txt') plt.scatter(array(xArr)[:,1],array(yArr)) #step2： 绘制拟合线（局部加权线性回归） yHat = [] for i in range(len(xArr)): yHat.append(lwlr(xArr[i], xArr, yArr, 0.003)) plt.plot(array(xArr)[:,1],yHat) plt.show()

根据你提供的代码，可能存在以下问题：

1. 缺少必要的包和函数，例如 loadDataSet() 和 lwlr() 函数都没有被定义或导入，需要确认它们是否已经正确定义或导入。

2. 在绘制原数据散点图时，代码使用了 array() 函数将 xArr 和 yArr 转换为数组，但是缺少了对该函数的导入，可以在代码开头添加以下语句导入 numpy 包，并使用 np.array() 函数代替 array() 函数。

import numpy as np

3. 在绘制拟合线时，代码使用了 append() 方法将每个样本点的预测值添加到 yHat 列表中，但是 yHat 列表在使用前没有被初始化为空列表，需要在代码开头添加以下语句：

yHat = []

除了上述问题，代码看起来应该可以正确绘制预测折线图与原数据散点图的叠加图。

相关问题

#利用局部加权线性回归函数，对数据集xArr中的每一个样本点进行预测，并绘制预测折线图与原数据散点图的叠加图 #step1：绘制原数据散点图 xArr,yArr = loadDataSet('ex0.txt') plt.scatter(array(xArr)[:,1],array(yArr)) #step2： 绘制拟合线（局部加权线性回归）

以下是利用局部加权线性回归函数对数据集xArr中的每一个样本点进行预测，并绘制预测折线图与原数据散点图的叠加图的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import *

# 加载数据函数
def loadDataSet(fileName):
    numFeat = len(open(fileName).readline().split('\t')) - 1
    dataMat = []; labelMat = []
    fr = open(fileName)
    for line in fr.readlines():
        lineArr =[]
        curLine = line.strip().split('\t')
        for i in range(numFeat):
            lineArr.append(float(curLine[i]))
        dataMat.append(lineArr)
        labelMat.append(float(curLine[-1]))
    return dataMat,labelMat

# 局部加权线性回归函数
def lwlr(testPoint,xArr,yArr,k=1.0):
    xMat = mat(xArr); yMat = mat(yArr).T
    m = shape(xMat)[0]
    weights = mat(eye((m)))
    for j in range(m):
        diffMat = testPoint - xMat[j,:]
        weights[j,j] = exp(diffMat*diffMat.T/(-2.0*k**2))
    xTx = xMat.T * (weights * xMat)
    if linalg.det(xTx) == 0.0:
        print("This matrix is singular, cannot do inverse")
        return
    ws = xTx.I * (xMat.T * (weights * yMat))
    return testPoint * ws

# 绘制预测折线图与原数据散点图的叠加图函数
def plotLWLR(xArr,yArr,k=1.0):
    xMat = mat(xArr); yMat = mat(yArr)
    yHat = zeros(shape(yArr))  # 预测值初始化为0
    # 循环每个样本点，进行局部加权线性回归预测
    for i in range(shape(xMat)[0]):
        yHat[i] = lwlr(xMat[i],xArr,yArr,k)
    # 绘制原数据散点图
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111)
    ax.scatter(xMat[:,1].flatten().A[0], yMat.T[:,0].flatten().A[0], s=2, c='red')
    # 绘制预测折线图
    srtInd = xMat[:,1].argsort(0)
    xSort = xMat[srtInd][:,0,:]
    ax.plot(xSort[:,1], yHat[srtInd], c='blue')
    plt.show()

# 测试绘制预测折线图与原数据散点图的叠加图函数
xArr,yArr = loadDataSet('ex0.txt')  # 加载数据
plotLWLR(xArr,yArr,k=0.01)  # 绘制预测折线图与原数据散点图的叠加图

运行以上代码，即可绘制出预测折线图与原数据散点图的叠加图。其中，局部加权线性回归函数lwlr用于对每个样本点进行预测，plotLWLR函数用于绘制预测折线图与原数据散点图的叠加图。

帮我看看哪里有错误，代码#利用局部加权线性回归函数，对数据集xArr中的每一个样本点进行预测，并绘制预测折线图与原数据散点图的叠加图 #step1：绘制原数据散点图 xArr,yArr = loadDataSet('ex0.txt') plt.scatter(array(xArr)[:,1],array(yArr)) #step2： 绘制拟合线（局部加权线性回归） yHat = array(xArr)[:,1].argsort(0) xSort = array(xArr)[srtInd] yHat =lwlrTest(xSort, xArr, yArr,k=0.01) plt.plot(xSort[:,1], yHat, c='blue')

代码中有一些错误，可能是因为缺少了一些导入模块的语句，或者是函数调用参数的错误。以下是修正后的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import *

# 加载数据集
def loadDataSet(filename):
    dataMat = []
    labelMat = []
    fr = open(filename)
    for line in fr.readlines():
        lineArr = line.strip().split('\t')
        dataMat.append([1.0, float(lineArr[0])])
        labelMat.append(float(lineArr[1]))
    return dataMat, labelMat

# 局部加权线性回归函数
def lwlr(testPoint, xArr, yArr, k=1.0):
    xMat = mat(xArr)
    yMat = mat(yArr).T
    m = shape(xMat)[0]
    weights = mat(eye((m)))
    for j in range(m):
        diffMat = testPoint - xMat[j,:]
        weights[j,j] = exp(diffMat * diffMat.T / (-2.0 * k**2))
    xTx = xMat.T * (weights * xMat)
    if linalg.det(xTx) == 0.0:
        print("This matrix is singular, cannot do inverse")
        return
    ws = xTx.I * (xMat.T * (weights * yMat))
    return testPoint * ws

# 测试局部加权线性回归函数
def lwlrTest(testArr, xArr, yArr, k=1.0):
    m = shape(testArr)[0]
    yHat = zeros(m)
    for i in range(m):
        yHat[i] = lwlr(testArr[i], xArr, yArr, k)
    return yHat

# 绘制原数据散点图
xArr, yArr = loadDataSet('ex0.txt')
plt.scatter(array(xArr)[:,1], array(yArr))

# 绘制拟合线（局部加权线性回归）
srtInd = array(xArr)[:,1].argsort(0)
xSort = array(xArr)[srtInd]
yHat = lwlrTest(xSort, xArr, yArr, k=0.01)
plt.plot(xSort[:,1], yHat, c='blue')
plt.show()

请注意，这里我添加了几个函数，包括 `lwlr`、`lwlrTest` 和 `loadDataSet`，这些函数都是局部加权线性回归的相关函数，需要在代码中定义。此外，我还添加了一些导入模块的语句，确保这些模块可以正确加载。最后，我添加了一个 `plt.show()` 语句，以便将绘图显示在屏幕上。