解释这段代码plt.figure() plt.plot(train_y, 'b') plt.plot(output, 'y--') plt.plot(predictive_y_for_training, 'y--')

这段代码使用 `matplotlib` 库绘制了三个线图，并进行了一些定制化的设置。下面是对每行代码的解释：

1. `plt.figure()`: 创建一个新的图形窗口，用于显示绘制的图形。它可以在一个图形窗口中绘制多个图形。

2. `plt.plot(train_y, 'b')`: 绘制名为 `train_y` 的数据集的线图，并使用蓝色 (`'b'`) 的线条表示。这里的 `'b'` 是表示蓝色的颜色代码，你可以根据需要更改颜色。

3. `plt.plot(output, 'y--')`: 绘制名为 `output` 的数据集的线图，并使用黄色虚线 (`'y--'`) 的线条表示。这里的 `'y--'` 表示黄色虚线。你也可以根据需要更改颜色和线型。

4. `plt.plot(predictive_y_for_training, 'y--')`: 绘制名为 `predictive_y_for_training` 的数据集的线图，并使用黄色虚线 (`'y--'`) 的线条表示。这里的 `'y--'` 表示黄色虚线。你也可以根据需要更改颜色和线型。

这段代码的目的是在同一个图形窗口中绘制三个线图，分别是 `train_y`、`output` 和 `predictive_y_for_training` 数据集的线图。通过选择不同的颜色和线型，可以区分这三个数据集的线条。你可以根据实际需求进一步定制图形的样式和其他设置。

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plot_size = 730 plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.plot(scaler.inverse_transform((model(x_train_tensor).detach().numpy()[: plot_size]).reshape(-1, 1)), "b") plt.plot(scaler.inverse_transform(y_train_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)[: plot_size]), "r") plt.legend() plt.show() y_test_pred = model(x_test_tensor) plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_pred.detach().numpy()[: plot_size]), "b") plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)[: plot_size]), "r") plt.legend() plt.show()这段代码后加上图片保存到文件夹A中，且图片分别以文件名1、文件名2命名

可以在代码中添加如下代码，实现保存图片到文件夹A中，并分别以文件名1、文件名2命名：

# 保存训练集预测结果图片
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.plot(scaler.inverse_transform((model(x_train_tensor).detach().numpy()[: plot_size]).reshape(-1, 1)), "b")
plt.plot(scaler.inverse_transform(y_train_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)[: plot_size]), "r")
plt.legend()
plt.savefig('./A/文件名1.png')

# 保存测试集预测结果图片
y_test_pred = model(x_test_tensor)
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_pred.detach().numpy()[: plot_size]), "b")
plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)[: plot_size]), "r")
plt.legend()
plt.savefig('./A/文件名2.png')

其中，`plt.savefig()`函数可以将图片保存到指定路径和文件名下。需要注意的是，如果`A`文件夹不存在，需要先创建该文件夹，可以使用`os.makedirs()`函数来创建。

plt.figure() plt.plot(x11, x11_2) plt.plot(x32, x32_2) plt.figure() plt.plot(m11, m11_2) plt.plot(m32, m32_2) plt.show() 以上代码怎么不显示坐标轴和刻度

要显示坐标轴和刻度，可以在绘图之前添加一些设置代码。以下是修改后的代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()
plt.plot(x11, x11_2)
plt.plot(x32, x32_2)
plt.xlabel('X-axis')  # 设置 x 轴标签
plt.ylabel('Y-axis')  # 设置 y 轴标签
plt.xticks()  # 显示 x 轴刻度
plt.yticks()  # 显示 y 轴刻度

plt.figure()
plt.plot(m11, m11_2)
plt.plot(m32, m32_2)
plt.xlabel('X-axis')  # 设置 x 轴标签
plt.ylabel('Y-axis')  # 设置 y 轴标签
plt.xticks()  # 显示 x 轴刻度
plt.yticks()  # 显示 y 轴刻度

plt.show()

在上面的代码中，`xlabel` 和 `ylabel` 函数分别用于设置 x 轴和 y 轴的标签。`xticks` 和 `yticks` 函数用于显示刻度。通过添加这些设置代码，您应该能够在绘图时显示坐标轴和刻度。