plt.plot(x2, y2, 'y','-o', label='精确度', linewidth=2,markeredgewidth=1, markersize=8)

这是使用`matplotlib`库中的`plot()`函数绘制折线图的代码，其中的参数含义如下：

- x2：X轴数据；
- y2：Y轴数据；
- 'y'：表示线条颜色为黄色；
- '-o'：表示线条类型为实线和圆点，可以根据需要修改；
- label='精确度'：表示添加图例，图例的名称为'精确度'；
- linewidth=2：表示线条宽度为2个像素；
- markeredgewidth=1：表示圆点的边框宽度为1个像素；
- markersize=8：表示圆点的大小为8个像素。

你可以根据需要修改这些参数来绘制你需要的折线图。

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#plt.plot(x1, y1, '-o', label='准确率', linewidth=2, markeredgewidth=1, markersize=8) plt.plot(x2, y2, '-o', label='精确度', linewidth=2,markeredgewidth=1, markersize=8) #plt.plot(x3, y3, '-o', label='召回率', linewidth=2, markeredgewidth=1, markersize=8) #plt.plot(x4, y4, '-o', label='F-score', linewidth=2, markeredgewidth=1, markersize=8) #plt.plot(x5, y5, '-o', label='SprayAndWaitRouter', linewidth=2, markeredgewidth=1, markersize=8) plt.ticklabel_format(style='plain', axis='y', scilimits=(0, 0)) plt.grid(False) plt.xlabel(u'数据包大小',fontsize=10) plt.ylabel(u'', fontsize=10) plt.ylim(0.40, 0.51) plt.xlim(left=0, right=2000) plt.legend() plt.show() return

这段代码是用来绘制多条折线图的，每条折线图都有自己的x轴和y轴数据。其中涉及到的参数含义如下：

- x1, y1, x2, y2, ...：分别表示第一条折线图的x轴数据、y轴数据，第二条折线图的x轴数据、y轴数据，以此类推。
- '-o'：表示折线图的样式，'-'表示实线，'o'表示数据点，'-o'表示实线和数据点都有。
- label：表示折线图的标签，用于区分不同的折线图。
- linewidth：表示折线的粗细。
- markeredgewidth：表示数据点的边框粗细。
- markersize：表示数据点的大小。
- plt.ticklabel_format：用于设置y轴的数字格式。
- plt.grid：用于显示网格线。
- plt.xlabel：用于设置x轴的标签。
- plt.ylabel：用于设置y轴的标签。
- plt.ylim：用于设置y轴的范围。
- plt.xlim：用于设置x轴的范围。
- plt.legend：用于显示折线图的标签。
- plt.show：用于显示绘制的图形。

翻译代码 plt.figure(figsize=(15,5)) for i in range(target.size(-1)): plt.plot(target[:,:,i].numpy(), label='Target'+str(i), color='black', marker='.', linestyle='--', markersize=1, linewidth=0.5) plt.plot(range(startPoint), outSeq[:startPoint,i].numpy(), label='1-step predictions for target'+str(i), color='green', marker='.', linestyle='--', markersize=1.5, linewidth=1) # if epoch>40: # plt.plot(range(startPoint, endPoint), upperlim95[:,i].numpy(), label='upperlim'+str(i), # color='skyblue', marker='.', linestyle='--', markersize=1.5, linewidth=1) # plt.plot(range(startPoint, endPoint), lowerlim95[:,i].numpy(), label='lowerlim'+str(i), # color='skyblue', marker='.', linestyle='--', markersize=1.5, linewidth=1) plt.plot(range(startPoint, endPoint), outSeq[startPoint:,i].numpy(), label='Recursive predictions for target'+str(i), color='blue', marker='.', linestyle='--', markersize=1.5, linewidth=1) plt.xlim([startPoint-500, endPoint]) plt.xlabel('Index',fontsize=15) plt.ylabel('Value',fontsize=15) plt.title('Time-series Prediction on ' + args.data + ' Dataset', fontsize=18, fontweight='bold') plt.legend() plt.tight_layout() plt.text(startPoint-500+10, target.min(), 'Epoch: '+str(epoch),fontsize=15) save_dir = Path('result',args.data,args.filename).with_suffix('').joinpath('fig_prediction') save_dir.mkdir(parents=True,exist_ok=True) plt.savefig(save_dir.joinpath('fig_epoch'+str(epoch)).with_suffix('.png')) #plt.show() plt.close() return outSeq else: pass

这段代码使用了 Python 的 matplotlib 库来绘制时间序列的预测结果。其中，plt.figure() 函数设置了绘图的画布大小，for 循环用于遍历目标序列的各个维度，plt.plot() 函数用于绘制真实目标序列、一步预测结果和递归预测结果的曲线，并设置了各种绘图参数，如线条颜色、标记、线型、线宽等。plt.xlim() 函数设置了横坐标范围，plt.xlabel() 和 plt.ylabel() 函数用于设置横纵坐标的标签，plt.title() 函数设置了图像标题，plt.legend() 函数用于添加图例。plt.text() 函数在图像中添加了文本信息，指示了当前的 epoch。最后，使用 plt.savefig() 函数保存图像，并返回预测结果 outSeq。如果条件不满足，则不执行任何操作。