forecast_mean 是(8,)
时间: 2024-03-03 22:53:20 浏览: 23
如果 `forecast_mean` 是一个形状为 `(8,)` 的一维数组,那么 `plt.plot(forecast_mean)` 将只显示这 8 个数的折线图。如果您想要显示更多的数据点,可以在调用 `plt.plot()` 之前对 `forecast_mean` 进行插值或扩展,例如使用 `numpy` 库的 `numpy.interp()` 函数来插值:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 将 forecast_mean 扩展到 20 个数据点
x = np.arange(len(forecast_mean))
x_new = np.linspace(0, len(forecast_mean)-1, 20)
forecast_mean_new = np.interp(x_new, x, forecast_mean)
# 绘制折线图
plt.plot(forecast_mean_new)
plt.show()
```
这将在一个包含 20 个数据点的均匀间隔的 x 轴上显示 `forecast_mean` 的折线图。您可以根据需要调整 `x_new` 的长度和范围来显示所需的数据点。
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forecast_upper = forecast_mean + 1.96 * forecast_vol.mean forecast_lower = forecast_mean - 1.96 * forecast_vol.meanforecast_upper = forecast_upper.to_numpy().ravel() forecast_lower = forecast_lower.to_numpy().ravel()中为什么forecast_upper 和 forecast_lower 的长度不一致
这可能是因为 `forecast_mean` 和 `forecast_vol.mean` 的长度不一致导致的。具体来说,如果 `forecast_mean` 和 `forecast_vol.mean` 分别是 `m` 和 `v` 长度为 `n` 的一维数组,那么 `1.96 * v` 的长度也是 `n`,但是 `forecast_mean + 1.96 * forecast_vol.mean` 的长度是 `n`,而不是 `m`。因此, `forecast_upper` 和 `forecast_lower` 的长度都是 `n`,而不是 `m`。如果你想将 `forecast_upper` 和 `forecast_lower` 的长度与 `forecast_mean` 保持一致,你可以使用 NumPy 的 `repeat` 函数重复 `forecast_mean` 中的每个元素 `n` 次,然后再计算上下限。例如:
```
import numpy as np
m = forecast_mean
v = forecast_vol.mean()
n = len(v)
repeated_m = np.repeat(m, n)
forecast_upper = repeated_m + 1.96 * v
forecast_lower = repeated_m - 1.96 * v
```
这样,`forecast_upper` 和 `forecast_lower` 的长度就与 `forecast_mean` 一致了。
plt.plot(forecast_mean) 只显示8个数forecast_mean
这个问题可能需要更多的上下文来回答,因为我不知道 `forecast_mean` 是什么类型的数据。但是,如果 `forecast_mean` 是一个长度为 8 的数组或列表,那么 `plt.plot(forecast_mean)` 将只显示这 8 个数的折线图。如果您想要显示更多的数据点,可以将 `forecast_mean` 扩展到更长的长度,或者在调用 `plt.plot()` 之前对 `forecast_mean` 进行采样。您还可以使用 `plt.xlim()` 和 `plt.ylim()` 方法来更改 x 轴和 y 轴的范围,以显示更多的数据点。
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