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 #清洗数据后找出最低的价格 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 #数据点过多，对抓取的数据进行等间距抽样 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

这段代码是一个数据清洗和处理的过程，具体解释如下：

1. 首先，代码定义了一个变量 ii，用于遍历 price_data 列表，判断其中的数据是否符合要求。在 while 循环中，如果 price_data[ii] 大于 1.3 倍的平均价格或者小于 0.7 倍的平均价格，则将该数据从 price_data、date_data 和 result_beforedump 列表中移除。如果符合要求，则将 ii 加 1，继续循环遍历。

2. 在清洗数据后，代码使用 for 循环遍历 price_data 列表，找出最低的价格，并将其赋值给变量 lowest_price。

3. 接着，代码将最低价格赋值给变量 forcast_price，作为预测的价格。

4. 由于数据点过多，代码使用 while 循环每隔一个点去掉一个，从而实现了对数据的等间距抽样。具体来说，代码定义一个变量 i，从 1 开始遍历 price_data 列表。在每一次循环中，将 i 对应的数据从 price_data、date_data 和 result_beforedump 列表中移除，然后将 i 加 1。如果 i 大于等于 price_data 列表的长度减 1，则跳出循环。