我建立了一个锂电池soh预测模型，我应该如何输出具体的soh预测值并进行监控，请生成一个具体详细的matble代码

为了输出锂电池SOH（State of Health，健康状态）预测值，并将其整合到一个监控系统中，你可以使用Matplotlib库创建一个简单的数据可视化图表。以下是一个基本的Python代码示例，假设你已经有了一个名为`predictions`的列存储了SOH预测值，以及一个时间序列`timestamps`表示样本的时间戳：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你有一个包含预测值和时间戳的数据框df
data = {
    'Timestamp': timestamps,
    'Predicted_SOH': predictions
}
df = pd.DataFrame(data)

# 检查数据是否已准备就绪
if 'Timestamp' in df.columns and 'Predicted_SOH' in df.columns:
    # 创建线图展示SOH预测值随时间变化
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.plot(df['Timestamp'], df['Predicted_SOH'], label='Predicted SOH')
    ax.set_xlabel('Time (e.g., days)')
    ax.set_ylabel('Predicted State of Health (0-100%)')
    ax.set_title('Battery SOH Prediction Over Time')

    # 添加垂直参考线（例如每30天检查一次）
    check_dates = [df.Timestamp[0] + pd.DateOffset(days=30 * i) for i in range(1, len(df))]
    ax.vlines(check_dates, 0, 100, linestyle='dashed', colors='gray', alpha=0.5, label='Check Points')

    # 显示网格和图例
    ax.grid(True)
    ax.legend()

    # 创建一个监控函数（这里只是一个简单示例，可以根据需要定制）
    def monitor_plot():
        plt.show(block=False)
        while True:
            plt.pause(60)  # 每分钟更新一次
            plt.clf()       # 清除旧的图像
            ax.imshow([df.iloc[-1]['Predicted_SOH']], extent=[df['Timestamp'].iloc[-1], df['Timestamp'].iloc[-1], 0, 100])
            ax.text(df['Timestamp'].iloc[-1], df['Predicted_SOH'].iloc[-1], f"Latest SOH: {df['Predicted_SOH'].iloc[-1]:.2f}%", ha='center', va='bottom')

    # 启动监控
    monitor_plot()

    # 当不再需要实时监控时，关闭窗口
else:
    print("请确保你的数据集包含'Timestamp'和'Predicted_SOH'两列.")

这个代码会创建一个动态更新的线图，每次运行`monitor_plot()`函数都会每隔一分钟显示最新的SOH预测值。如果需要实际部署到生产环境，可能需要将这部分封装成后台任务或其他服务。