plt.plot(predict,coler=blue)

plt.plot(predict, color='blue')是一个用于绘制折线图的函数。它的作用是将给定的数据点按照指定的颜色（这里是蓝色）连接起来，形成一条折线。其中，predict是一个包含了要绘制的数据点的数组或列表。

这个函数通常与其他绘图函数一起使用，例如plt.xlabel()和plt.ylabel()来设置坐标轴标签，plt.title()来设置图表标题等。通过调用plt.show()函数，可以将绘制的图表显示出来。

相关问题

python中ax.plot和ax=plt.plot的区别

在Python中，绘制图形有两种方式：OO-style（面向对象风格）和pyplot interface（pyplot接口）。这两种方式在使用上有一些区别。

1. OO-style（面向对象风格）：
- 首先，需要创建一个Figure对象和一个或多个Axes对象。
- 然后，使用Axes对象的方法来绘制图形，例如使用`ax.plot()`来绘制曲线。
- 最后，使用`plt.show()`来显示图形。

示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()  # 创建Figure对象和Axes对象
 = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
ax.plot(x, y)  # 使用Axes对象的方法绘制曲线
plt.show()  # 显示图形

2. pyplot interface（pyplot接口）：
- 在pyplot接口中，不需要显式地创建Figure对象和Axes对象。
- 可以直接使用`plt.plot()`函数来绘制曲线。
- 最后，使用`plt.show()`来显示图形。

示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(x, y)  # 使用plt.plot()函数绘制曲线
plt.show()  # 显示图形

总结：
- 使用OO-style（面向对象风格）需要显式地创建Figure对象和Axes对象，并使用Axes对象的方法来绘制图形。
- 使用pyplot interface（pyplot接口）不需要显式地创建Figure对象和Axes对象，可以直接使用`plt.plot()`函数来绘制图形。

#绘制训练集真实值和预测值图像 plt.plot(train.index, train.values, label='Train') plt.plot(train.index, model_fit.predict(start=train.index[0], end=train.index[-1]), label='Predicted') plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.title('Training Set') plt.legend() plt.show() #绘制测试集真实值和预测值图像 plt.plot(test.index, test.values, label='Test') plt.plot(test.index, predictions, label='Predicted') plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.title('Testing Set') plt.legend() plt.show()将上述代码改写为将训练集和测试集分别绘制在两张图上

训练集图像代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制训练集真实值和预测值图像
plt.plot(train.index, train.values, label='Train')
plt.plot(train.index, model_fit.predict(start=train.index[0], end=train.index[-1]), label='Predicted')
plt.xlabel('Time/h')
plt.ylabel('kwh')
plt.title('Training Set')
plt.legend()
plt.show()

测试集图像代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制测试集真实值和预测值图像
plt.plot(test.index, test.values, label='Test')
plt.plot(test.index, predictions, label='Predicted')
plt.xlabel('Time/h')
plt.ylabel('kwh')
plt.title('Testing Set')
plt.legend()
plt.show()