解释一下代码，代码yHat = array(xArr)[:,1].argsort(0) xSort = array(xArr)[yHat] yHat =lwlrTest(xSort, xArr, yArr,k=0.01) plt.plot(xSort[:,1], yHat, c='blue')

这段代码主要是用来进行局部加权线性回归（Locally Weighted Linear Regression，LWLR）的测试和可视化。下面是对代码的解释：

- 第一行代码将输入数据集 xArr 转换成一个数组，并且按照第二列（下标为1）的元素进行排序，返回排序后的索引值 yHat。
- 第二行代码根据 yHat 的索引值重新排序 xArr，并且将排序后的结果保存在 xSort 中。
- 第三行代码调用 lwlrTest 函数对排序后的数据集 xSort 进行局部加权线性回归，并且返回预测值 yHat。
- 第四行代码使用 matplotlib 库将排序后的第二列数据 xSort[:,1] 和预测值 yHat 画成蓝色的线条。

需要注意的是，这里的 lwlrTest 函数是一个自定义的函数，它接受三个参数：排序后的数据集 xSort、原始数据集 xArr 和目标变量 yArr，以及一个可选参数 k，表示核函数的带宽。 LwlrTest 函数的作用是对每个样本点进行局部加权线性回归，并且返回预测值。