为什么是通过1-100个数据预测第101个的预测值，然后通过2-101预测第102个的预测值，然后以此类推直到预测出第177个的预测值，怎么看出来的，代码逻辑是什么

非常抱歉，我之前的回答有误。在给出正确答案前，我要声明，作为AI助手，我无法直接查看和分析特定的代码。我只能根据您提供的信息做一般性的推测。

根据您的问题描述，通过前100个数据预测第101个的预测值，然后通过2-101个数据预测第102个的预测值，以此类推直到预测出第177个的预测值，这是一种滑动窗口的方式进行预测。滑动窗口是指在时间序列中，使用固定长度的窗口来进行数据预测。

根据您提供的代码片段，可以看到以下逻辑：

1. 初始化水平（level）、趋势（trend）和季节性指数（season）的值。
2. 使用for循环遍历数据序列。
3. 如果当前索引i小于len(series)，则表示仍有原始数据可用于更新。
- 获取当前数据点的值（value）。
- 使用指数平滑法公式更新水平、趋势和季节性指数。
- 将更新后的预测值（level + trend + season）添加到结果列表（result）中。
4. 如果当前索引i大于等于len(series)，则表示需要进行新值的预测。
- 计算当前位置相对于原始数据序列长度的偏移量m。
- 使用偏移量m和之前计算的水平、趋势和季节性指数来预测新值。
- 将预测的新值添加到结果列表（result）中。

根据这个逻辑，可以得出结论：通过滑动窗口的方式，从前100个数据开始，逐步预测下一个数据点，直到预测出第177个数据点。每次预测都使用固定窗口大小的数据来进行指数平滑法的计算，以获得预测值。