import datetime days = list(res_date_dict) datetime_days = [datetime.datetime.strptime(date, '%d/%m/%Y') for date in days] sorted_days = sorted(datetime_days) sorted_days = [date.strftime('%d/%m/%Y') for date in sorted_days] pred_values = [ res_date_dict[key][0] for key in sorted_days ] ground_true_values = [ res_date_dict[key][1] for key in sorted_days ] dates = sorted_days fig, ax = plt.subplots() ax.bar(dates, ground_true_values, width=0.8, alpha=0.5, color='b', label='Ground Truth') ax.scatter(dates, pred_values, color='r', label='Prediction') ax.set_xticks(dates) ax.set_xticklabels(dates, rotation=45, ha='right', fontsize=6) # fig.autofmt_xdate() ax.legend() print("save_path: ", save_path) plt.savefig(save_path, dpi = 500)这段代码是什么意思

这段代码是用来生成一个柱状图，展示随机森林模型在测试集上预测值和真实值的对比情况。具体实现过程是，首先将字典res_date_dict中存储的日期提取出来，转换为datetime类型的日期变量，然后将这些日期按照时间顺序排序，再将排序后的日期转换为字符串格式。接着，分别从排序后的日期中提取出预测值和真实值，存储在对应的列表pred_values和ground_true_values中。最后，用排序后的日期作为横坐标，真实值和预测值分别作为柱状图和散点图的纵坐标，绘制这个图形，并将其保存到指定路径下。

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import datetime days = list(res_date_dict) datetime_days = [datetime.datetime.strptime(date, '%d/%m/%Y') for date in days] sorted_days = sorted(datetime_days) sorted_days = [date.strftime('%d/%m/%Y') for date in sorted_days] pred_values = [ res_date_dict[key][0] for key in sorted_days ] ground_true_values = [ res_date_dict[key][1] for key in sorted_days ] dates = sorted_days fig, ax = plt.subplots() ax.bar(dates, ground_true_values, width=0.8, alpha=0.5, color='b', label='Ground Truth') ax.scatter(dates, pred_values, color='r', label='Prediction') ax.set_xticks(dates) ax.set_xticklabels(dates, rotation=45, ha='right', fontsize=6) # fig.autofmt_xdate() ax.legend() print("save_path: ", save_path) plt.savefig(save_path, dpi = 500)这段代码什么意思

这段代码是用来生成一个柱形图和散点图的。首先，它将一个名为res_date_dict的字典中的键（日期）转换为datetime格式的日期，并按日期顺序排序。然后，它将res_date_dict中每个日期的预测值和真实值提取出来，分别赋值给pred_values和ground_true_values变量。接着，它将日期转换为字符串格式，并将其存储在sorted_days变量中。最后，它使用Matplotlib库创建一个坐标轴对象，用于绘制柱形图和散点图，并设置图表的各种属性，如x轴刻度标签、图例和保存路径。

ga_s3_location = 's3://prod-fra-log-union-store/service-access-ad/%s/%s/%s/%s/%s/' awsRegion='eu-central-1' regins = ['xx','xxx','xxxx'] regins_glue_job_bucket_dic = {'fra':'prod-fra-glue-job','sgp':'prod-sgp-glue-job','sp':'prod-sp-glue-job-new'} redshift_database="fra_prod_redshift_basic" redshift_table_name="prod_basic_raw_access_ad" table_name = "raw_access_ad" ok_file_path = "job/finish_flag/%s/dt=%s/hour=%s/ok" arg_params=GlueJobParamas().smart_params() exec_ymd = arg_params['date_dict'].get('exec_ymd',None)#所有传入指定规则的时间参数全部被存入返回字典下的date_dict hour = arg_params['date_dict'].get('hour',None)#所有传入指定规则的时间参数全部被存入返回字典下的date_dict print(f"传入的时间参数 exec_ymd为【{exec_ymd}】,hour为【{hour}】") tz = pytz.timezone('Asia/Shanghai') # 东八区 last_day_time = (datetime.datetime.fromtimestamp(int(time.time()), tz)+ datetime.timedelta(hours=-1)) last_day_year = str(last_day_time.strftime('%Y')) last_day_month = str(last_day_time.strftime('%m')) last_day_day = str(last_day_time.strftime('%d')) last_day_hour = str(last_day_time.strftime('%H')) def is_valid_date(str): try: time.strptime(str, "%Y%m%d") return True except: return False def is_valid_hour(input_job_hour): if input_job_hour is not None: '''判断是否是一个有效的小时''' try: if int(input_job_hour) >= 0 and int(input_job_hour)<=23: return True except: return False else: return False

这段代码是一些变量和函数的定义，包括S3存储桶的地址、Glue Job的参数、Redshift数据库和表名、以及一些时间相关的函数和变量。其中有一个判断日期格式是否正确的函数is_valid_date和一个判断小时是否在0-23之间的函数is_valid_hour。这些变量和函数可能会在代码的其他部分被调用和使用。