forecast_time_obj_week = forecast_time_obj.weekday() # 判断预测的值是否周末 if forecast_time_obj_week == 6: # 判断是否是周日,0代表周一,6代表周日 pre_true_24hour = dataset_history[(week_list[-1] - 95): (week_list[-1] + 1)] else: pre_true_24hour = pre_true 代码优化
时间: 2024-01-30 07:02:19 浏览: 27
可以将判断周末的部分代码进行简化,如下所示:
```
if forecast_time_obj.weekday() == 6: # 判断是否是周日,0代表周一,6代表周日
pre_true_24hour = dataset_history[(week_list[-1] - 95): (week_list[-1] + 1)]
else:
pre_true_24hour = pre_true
```
这样可以省去中间变量`forecast_time_obj_week`的定义,使代码更加简洁。另外,如果`week_list`是一个变量,可以对其进行判断是否为空,以避免出现`IndexError`的情况。
相关问题
forecast_time = forecast_time + ' 0:00:00'#不要动空格 forecast_time_obj = datetime.datetime.strptime(forecast_time, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") 代码优化
可以使用以下代码将两行合并并进行优化:
```
forecast_time_obj = datetime.datetime.strptime(forecast_time.strip() + ' 0:00:00', "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
```
这样可以避免使用`+`操作符连接字符串和空格,同时使用`strip`函数去除字符串首尾空格。
plt.plot(forecast_mean) 只显示8个数forecast_mean
这个问题可能需要更多的上下文来回答,因为我不知道 `forecast_mean` 是什么类型的数据。但是,如果 `forecast_mean` 是一个长度为 8 的数组或列表,那么 `plt.plot(forecast_mean)` 将只显示这 8 个数的折线图。如果您想要显示更多的数据点,可以将 `forecast_mean` 扩展到更长的长度,或者在调用 `plt.plot()` 之前对 `forecast_mean` 进行采样。您还可以使用 `plt.xlim()` 和 `plt.ylim()` 方法来更改 x 轴和 y 轴的范围,以显示更多的数据点。