解析代码plt. plot(range(y_test. shape[0]), y_test, color= 'blue', linewidth= 1.5, linestyle= '-')

这段代码使用了matplotlib库中的plot函数来画出一个折线图。

函数参数解析：

- range(y_test.shape[0])：表示x轴上的取值范围，这里采用了0到y_test.shape[0]-1的整数序列。
- y_test：表示y轴上的取值，即需要绘制的依赖变量。
- color='blue'：表示折线的颜色为蓝色。
- linewidth=1.5：表示折线的宽度为1.5。
- linestyle='-'：表示折线的样式为实线。

相关问题

优化代码 plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100) plt.plot(y_test, "ko-", lw=1.5, label="Test True Val") plt.plot(y_pre, "r*-", lw=1.8, label="Predicted Val") # 构造x轴刻度标签 x1 = range(2003,2021) x1_ticks_label = ["{}年".format(i) for i in x1] # 修改x,y轴坐标的刻度显示 plt.xticks(x1[::1], x1_ticks_label[::1]) plt.xlabel("Test samples numbers", fontdict={"fontsize": 12}) plt.ylabel("Predicted samples values", fontdict={"fontsize": 12}) mse = np.mean(ret) accuracy = score * 100 plt.title(f"The predicted values of test samples in LinearRegression\nMSE = {mse:.2f}, " f"Accuracy = {accuracy:.2f}%") plt.grid(ls=":") plt.legend(frameon=False) plt.show()

下面是优化后的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def plot_regression_results(y_test, y_pre, ret, score):
    # 设置图像大小和分辨率
    plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)
    
    # 绘制真实值和预测值的折线图
    plt.plot(y_test, "ko-", lw=1.5, label="Test True Val")
    plt.plot(y_pre, "r*-", lw=1.8, label="Predicted Val")
    
    # 设置x轴刻度标签
    x1 = range(2003, 2021)
    x1_ticks_label = ["{}年".format(i) for i in x1]
    
    # 修改x轴和y轴的刻度显示
    plt.xticks(x1[::1], x1_ticks_label[::1])
    plt.xlabel("Test samples numbers", fontdict={"fontsize": 12})
    plt.ylabel("Predicted samples values", fontdict={"fontsize": 12})
    
    # 设置图像标题、网格和图例
    mse = np.mean(ret)
    accuracy = score * 100
    plt.title(f"The predicted values of test samples in LinearRegression\nMSE = {mse:.2f}, "
              f"Accuracy = {accuracy:.2f}%")
    plt.grid(ls=":")
    plt.legend(frameon=False)
    
    # 显示图像
    plt.show()

优化后的代码主要做了以下几点改进：

1. 将函数封装为一个名为`plot_regression_results`的函数，使得代码更具可读性和可重用性。

2. 导入必要的库，包括Matplotlib和NumPy。

3. 修改注释，使得注释更加清晰易懂。

4. 将x轴的刻度间隔修改为每个刻度都显示，并且使用切片语法简化代码。

5. 将图像标题中的MSE和Accuracy显示精度修改为2位小数。

6. 使用plt.legend函数的frameon参数将图例的边框隐藏。

7. 修改变量名，使得变量名更加符合Python的命名规范。

总之，优化后的代码更加简洁、易读、易维护，能够更好地满足代码编写的规范和要求。

#y_test与y_hat的可视化 plt.figure(figsize=(10,6)) #设置图片尺寸 t = np.arange(len(X_test)) #创建t变量 plt.plot(t, y_test, 'r', linewidth=2, label='y_test') #绘制y_test曲线 plt.plot(t, y_hat, 'g', linewidth=2, label='y_hat') #绘制y_hat曲线 plt.legend() #设置图例 plt.xlabel('test data') plt.ylabel('price') plt.show()详细解释每一行代码

好的，我来逐行解释每一行代码的含义：

plt.figure(figsize=(10,6))

创建一个新的图形，并设置图形的大小为(10,6)。

t = np.arange(len(X_test))

创建一个长度为X_test长度的等差数列，用于表示X_test数据的序号。

plt.plot(t, y_test, 'r', linewidth=2, label='y_test')

绘制y_test曲线，使用红色表示，线宽为2，标签为'y_test'。

plt.plot(t, y_hat, 'g', linewidth=2, label='y_hat')

绘制y_hat曲线，使用绿色表示，线宽为2，标签为'y_hat'。

plt.legend()

显示图例。

plt.xlabel('test data')
plt.ylabel('price')

设置x轴和y轴的标签。

plt.show()

显示图形。

综合起来，这段代码的作用是将测试数据集的真实值y_test和模型的预测值y_hat绘制在同一张图中，方便比较它们的差异和趋势。其中，通过设置x轴的标签“test data”和y轴的标签“price”，可以更清晰地表达图形的含义。