plt.plot(range(len(y_test_actual)), y_test_actual, label='真实值', marker='o', linestyle='', markersize=4)

在matplotlib库中，`plt.plot()`函数用于创建线图，可以接受多个参数来定制线条的样式和标记。在这个示例中[^1]：

plt.plot(range(len(y_test_actual)), y_test_actual, 
         label='真实值', marker='o', linestyle='', markersize=4)

- `range(len(y_test_actual))`: 使用y_test_actual的索引来定义x轴的点，范围从0到y_test_actual的长度减一。
- `y_test_actual`: 这是绘制在图表上的实际测试值数组。
- `label='真实值'`: 设置了图例标签，当绘制完成时，这个标签会对应于指定的颜色或标记。
- `marker='o'`: 指定每个数据点作为圆形标记（圆点）。
- `linestyle=''`: 不画线，只显示标记。
- `markersize=4`: 设置标记的大小为4。

所以，这段代码将会创建一个简单的散点图，其中x轴是y_test_actual的索引，y轴是对应的值，每个数据点以圆点形式表示，并标注为"真实值"，并且线条风格为无（不显示线），标记大小为4。

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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。

在imdb10star1wnb.csv数据集上绘制PR曲线

首先需要加载数据集和必要的库。这里使用pandas库和matplotlib库来处理数据和绘制图形。代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集
data = pd.read_csv('imdb10star1wnb.csv')

# 显示前几行数据
print(data.head())

加载完成后，我们可以看一下数据集的前几行：

   actual  predicted
0       1   0.998086
1       1   0.998065
2       1   0.998022
3       1   0.997909
4       1   0.997857

数据集中共有两列，一列是实际的标签，另一列是模型预测的标签。接下来，我们可以使用sklearn库来计算精确率和召回率，并绘制PR曲线。代码如下：

from sklearn.metrics import precision_recall_curve

# 计算精确率和召回率
precision, recall, _ = precision_recall_curve(data['actual'], data['predicted'])

# 绘制PR曲线
plt.plot(recall, precision, marker='.', label='PR Curve')

# 添加标题、标签和图例
plt.title('PR Curve')
plt.xlabel('Recall')
plt.ylabel('Precision')
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

运行上述代码后，我们就可以看到PR曲线的图像了。可以根据需要对图像进行进一步的调整和美化。