plt.figure(figsize=(12, 8), dpi=80) plt.plot(range(1,Nmax2+2), df_temp[-Nmax2-1:]['adj_close'], 'bx-') plt.plot(Nmax2+1, df_temp[-1:]['adj_close'], 'ys-') legend_list = ['adj_close', 'actual_value'] color_list = ['r', 'g', 'k', 'y', 'm', 'c', '0.75'] marker_list = ['x', 'x', 'x', 'x', 'x', 'x', 'x'] regr = LinearRegression(fit_intercept=True)

这段代码是在使用Python中的matplotlib库进行数据可视化，并且使用LinearRegression进行线性回归分析。具体来说，它画出了一个折线图，其中横轴是1到Nmax2+2之间的数字，纵轴是df_temp[-Nmax2-1:]中的adj_close数据。同时，在该图中使用了红色的x标记来表示adj_close，使用黄色的正方形标记来表示实际值。此外，还使用了LinearRegression对数据进行线性拟合。