#make predictions preds = [] for i in range(0,104): a = train['close'][len(train)-104+i:].sum() + sum(preds) b = a/103 preds.append(b) #calculate rmse rms=np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close'])-preds),2))) rms这串代码循环图怎么画

这串代码是用来计算预测值和实际值之间的均方根误差（RMSE）的，并没有画图的功能。如果想要可视化预测结果，可以使用Matplotlib库来绘制折线图。以下是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制预测值和实际值的折线图
plt.plot(valid['close'].values, label='Actual')
plt.plot(preds, label='Predicted')

# 添加图例和标签
plt.legend()
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Close Price')
plt.title('Actual vs. Predicted Close Prices')

# 显示图像
plt.show()

这段代码将绘制一个折线图，其中包含实际值和预测值两条线，并且添加了图例、标签和标题。您可以根据需要自定义图形的样式和参数。

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#make predictions preds = [] for i in range(0,104): a = train['close'][len(train)-104+i:].sum() + sum(preds) b = a/103 preds.append(b) #calculate rmse rms=np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close'])-preds),2))) rms代码的流程图怎么画

下面是代码的流程图：

Start
|
|__ Initialize an empty list called preds
|   
|__ Loop 104 times:
|   |
|   |__ Select the most recent 104 days of the training set and add any previous predictions to it
|   |
|   |__ Calculate the sum of the closing prices of these 104 days and add to the sum of previous predictions
|   |
|   |__ Calculate the average by dividing the sum by 103
|   |
|   |__ Add the average to the list preds
|   
|__ Calculate the root mean squared error (RMSE) between the predicted values and the actual values of the validation set
|
End

这个流程图描述了代码的每个步骤以及它们之间的关系。开始时，我们初始化一个空列表 `preds`。然后我们进入一个循环，循环104次。在每次循环中，我们选择最近的104天作为训练集，并将之前的预测结果添加到其中。然后，我们计算这104天的收盘价总和，并将其与之前的预测结果相加。接着我们计算平均值，并将其添加到 `preds` 列表中。在循环结束后，我们计算预测值与验证集实际值之间的 RMSE。最后，程序结束。

#make predictions preds = [] for i in range(0,103): a = train['close'][len(train)-103+i:].sum() + sum(preds) b = a/103 NameError: name 'rms' is not defined preds.append(b) #calculate rmse import numpy as np preds = [1, 2, 3, 4, 5] preds_np = np.array(preds) sum_preds = preds_np.sum() preds_valid = [] for i in range(0, len(preds) - 102): a = preds[i:i+103].sum() b = a/103 preds_valid.append(b) rms=np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close'])-preds),2))) rms

这段代码中存在两个问题：

1. 在第一部分代码中（make predictions），你使用了未定义的 `train` 变量。如果你需要使用 `train` 变量，需要先定义它。

2. 在第二部分代码中（calculate rmse），你使用了未定义的 `valid` 变量。如果你需要使用 `valid` 变量，需要先定义它。

此外，你还需要将 `rms` 变量的定义放在代码的前面，否则在计算 RMSE 时会报错。

以下是修改后的代码示例：

import numpy as np

# define 'train' and 'valid' variables first

# make predictions
preds = []
for i in range(0,103):
    a = train['close'][len(train)-103+i:].sum() + sum(preds)
    b = a/103
    preds.append(b)
    
# calculate RMSE
valid = [...] # define 'valid' variable first
preds_np = np.array(preds)
sum_preds = preds_np.sum()
preds_valid = []
for i in range(0, len(preds) - 102):
    a = preds[i:i+103].sum()
    b = a/103
    preds_valid.append(b)
    
rms = np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close'])-preds_valid),2)))

这样就可以避免上述错误了。