解释代码： if forcast_price > numpy.polyval(der,date_data[-1])*30+price_data[-1] > 0.7*forcast_price: forcast_price = numpy.polyval(der,date_data[-1])*30+price_data[-1] forcast_price = int(forcast_price) #返回json格式数据 dict = {'now_price': now_price, 'lowest_price': lowest_price, 'forcast_price': forcast_price, 'result': result_beforedump} result_js = json.dumps(dict) return result_js def _Getdetail(url): return 2 if __name__ == '__main__': url = input("请输入历史价格页面URL："); print(_Showhistory(url))

这段代码包含两个函数，一个是 `_Showhistory(url)`，另一个是 `_Getdetail(url)`。

`_Getdetail(url)` 函数是一个简单的函数，只是返回数字 2，用于测试代码。

`_Showhistory(url)` 函数的功能是获取给定 URL 的历史价格数据，进行一些处理并返回一个 JSON 格式的结果。具体而言，它首先使用 BeautifulSoup 库从给定 URL 中获取 HTML 页面内容，然后使用正则表达式从页面中提取出价格数据和日期数据。接着使用 Numpy 库的 polyfit 函数拟合一个一次多项式，得到对价格数据的拟合函数。然后，它使用拟合函数计算预测价格，并进行一些筛选，最终将结果打包成一个字典，转换为 JSON 格式并返回。

具体而言，代码中的 `if` 语句首先计算出预测价格 `forcast_price`，然后将其与一个区间进行比较，这个区间的上界为 `numpy.polyval(der,date_data[-1])*30+price_data[-1]`，下界为 `0.7*forcast_price`。如果 `forcast_price` 在这个区间内，则将其作为最终的预测价格，否则保留原来的预测价格。最后，将预测价格、当前价格、历史最低价格和其他一些信息打包成一个字典，转换为 JSON 格式并返回。

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解释代码poly = numpy.polyfit(date_data, price_data, 4) # 拟合多项式 der = numpy.polyder(poly) val = numpy.polyval(poly, date_data) plt.plot(date_data, price_data, lw=1) plt.plot(date_data, val, lw=2) if forcast_price > numpy.polyval(der, date_data[-1]) * 30 + price_data[-1] > 0.7 * forcast_price: forcast_price = numpy.polyval(der, date_data[-1]) * 30 + price_data[-1] forcast_price = int(forcast_price) dict = {'now_price': now_price, 'lowest_price': lowest_price, 'forcast_price': forcast_price, 'result': result_beforedump}

这段代码是使用numpy库中的polyfit函数对处理后的数据集进行多项式拟合，并计算出拟合多项式的导函数和该多项式在数据集上的取值。然后，它使用Matplotlib库绘制原始数据和拟合多项式的曲线。接下来，它根据拟合多项式的导函数预测未来价格，并将其与一个预测价格进行比较，以便确定预测是否可靠。最后，它将结果以字典的形式保存，其中包括当前价格、历史最低价格、预测价格和处理后的数据集。

解释这行代码ii = 0 while (ii < (len(price_data))): if price_data[ii] > 1.3 * avg_price or price_data[ii] < 0.7 * avg_price: # 清洗数据，去坏点 price_data.pop(ii) date_data.pop(ii) result_beforedump.pop(ii) else: ii = ii + 1 if (ii >= len(price_data) - 1): break for i in range(len(price_data)): # 清洗数据后找最低价格 if price_data[i] < lowest_price: lowest_price = price_data[i] now_price = price_data[i] forcast_price = lowest_price while (len(price_data) > 20): # 数据点过多，每隔一个去掉一个 i = 1 while (i < len(price_data)): price_data.pop(i) date_data.pop(i) result_beforedump.pop(i) i = i + 1 if (i >= len(price_data) - 1): break

这段代码是对一个价格数据进行清洗和处理的过程。首先，代码通过遍历价格数据的每个数据点，将不符合条件的数据点从价格数据、日期数据和结果数据中去掉，以清洗数据并去除坏点。其中，不符合条件的数据点是指价格数据高于平均价格的1.3倍或低于平均价格的0.7倍的数据点。遍历结束后，代码再次遍历价格数据，找到最低价格。最后，代码通过每隔一个数据点去掉一个数据点的方式，将数据点数量控制在20个以内，以避免数据点过多导致的计算量过大。