将plt.plot(pre_array, 'g') plt.plot(test_labels, "r")转换成这种格式：sns.lineplot(data=df, x="day", y="temp", hue="event")

这两行代码使用了不同的库和不同的绘图函数，因此不能直接进行转换。

`plt.plot(pre_array, 'g') plt.plot(test_labels, "r")` 是使用Matplotlib库在Python中绘制线图的代码，绘制了两条线，一条绿色的线和一条红色的线。它们的数据来自于 `pre_array` 和 `test_labels` 数组。

`sns.lineplot(data=df, x="day", y="temp", hue="event")` 是使用Seaborn库在Python中绘制线图的代码，绘制了一条或多条线，根据 `hue` 参数指定的分类变量来区分。它们的数据来自于一个DataFrame `df`，其中 `x` 和 `y` 参数指定了要绘制的数据列。

如果你想要将 `plt.plot(pre_array, 'g') plt.plot(test_labels, "r")` 转换成Seaborn风格的代码，需要将 `pre_array` 和 `test_labels` 数据以DataFrame的形式传入，然后使用 `sns.lineplot()` 函数来绘制线图，如下所示：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 将数据转换成DataFrame
df = pd.DataFrame({'pre_array': pre_array, 'test_labels': test_labels})

# 使用Seaborn绘制线图
sns.lineplot(data=df, palette=['g', 'r'])

这样会绘制一条绿色的线和一条红色的线，颜色由 `palette` 参数指定。但是这种方法可能没有直接使用Matplotlib库的方法简洁。