plt.title('rnn') plt.xlabel('time') plt.ylabel('shuzhi') plt.plot(y_train_predict, label='yuce') plt.plot(y_train, label='xunlian') plt.legend() plt.show()
时间: 2023-09-18 16:10:29 浏览: 52
这段代码使用了 Matplotlib 库来绘制一个简单的折线图。
首先,plt.title('rnn') 设置图表的标题为 'rnn'。
然后,plt.xlabel('time') 设置 x 轴的标签为 'time'。
接着,plt.ylabel('shuzhi') 设置 y 轴的标签为 'shuzhi'。
然后,plt.plot(y_train_predict, label='yuce') 绘制预测结果的折线图。y_train_predict 是预测的结果,label='yuce' 为该折线图的标签。
接下来,plt.plot(y_train, label='xunlian') 绘制训练数据的折线图。y_train 是训练数据,label='xunlian' 为该折线图的标签。
然后,plt.legend() 添加图例,用于区分不同的折线图。
最后,plt.show() 展示绘制出的折线图。
这段代码的作用是绘制一个折线图,其中包含了预测结果和训练数据两条折线,并添加了相应的标题、坐标轴标签和图例。最后通过 plt.show() 将图表显示出来。
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绘制训练集和测试集的真实值和预测值图像 train_predict_plot = np.empty_like(data_scaled) train_predict_plot[:, :] = np.nan train_predict_plot[time_steps:len(train_predict) + time_steps, :] = train_predict test_predict_plot = np.empty_like(data_scaled) test_predict_plot[:, :] = np.nan test_predict_plot[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:len(data_scaled) - 1, :] = test_predict plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(scaler.inverse_transform(data_scaled)) plt.plot(train_predict_plot) plt.plot(test_predict_plot) plt.legend(['True', 'Train Predict', 'Test Predict']) plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.show(改写以上代码,使得训练集部分和测试集部分分别绘制在两张图上
下面是改写后的代码,将训练集和测试集的真实值和预测值分别绘制在两张图上:
```
train_predict_plot = np.empty_like(data_scaled)
train_predict_plot[:, :] = np.nan
train_predict_plot[time_steps:len(train_predict) + time_steps, :] = train_predict
test_predict_plot = np.empty_like(data_scaled)
test_predict_plot[:, :] = np.nan
test_predict_plot[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:len(data_scaled) - 1, :] = test_predict
# 绘制训练集部分真实值和预测值图像
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(scaler.inverse_transform(data_scaled[:len(train_predict)]))
plt.plot(train_predict_plot[:len(train_predict)])
plt.legend(['True', 'Train Predict'])
plt.xlabel('Time/h')
plt.ylabel('kwh')
plt.title('Training Set')
plt.show()
# 绘制测试集部分真实值和预测值图像
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(scaler.inverse_transform(data_scaled[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:]))
plt.plot(test_predict_plot[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:])
plt.legend(['True', 'Test Predict'])
plt.xlabel('Time/h')
plt.ylabel('kwh')
plt.title('Test Set')
plt.show()
```
plt.ylabel(y_label)
As an AI language model, I don't have any context about your code or the parameters you are using. However, I can explain the general usage of `plt.ylabel(y_label)` function.
`plt.ylabel(y_label)` is a function in the `matplotlib` library of Python that is used to set the label for the y-axis of a plot. The `y_label` parameter is a string that represents the label for the y-axis.
For example, if you have a plot and you want to label the y-axis as "Total Sales", you can use the following code:
```
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x_data, y_data)
plt.ylabel("Total Sales")
```
This will set the label of the y-axis as "Total Sales".