将这段代码改写成仅绘制预测值的折线图

假设已经有了预测值列表 `predictions`，可以使用 Matplotlib 库来绘制折线图。以下是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建 x 轴坐标，这里以预测值列表的索引为 x 轴坐标
x = range(len(predictions))

# 绘制折线图
plt.plot(x, predictions)

# 添加标题和 x、y 轴标签
plt.title('Predictions')
plt.xlabel('Index')
plt.ylabel('Value')

# 显示图形
plt.show()

此代码将绘制一张仅包含预测值的折线图，并添加了标题和坐标轴标签。可以根据需要进一步修改样式和布局。

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将这段代码改写成基于灰狼优化算法的matlab代码

以下是基于灰狼优化算法的matlab代码实现：

function [duty, iterations] = GWO_MPPT(vpv, ipv)
    % 初始化参数
    num = 10; % 灰狼群体数量
    iter_max = 15; % 最大迭代次数
    a = 2; % 灰狼搜索参数
    A = zeros(num, num);
    C = zeros(num, num);
    b = 2; % 控制参数
    l = 1; % 初代灰狼位置
    u = 10; % 初代灰狼位置
    w = 0.2; % 衰减因子
    dc = linspace(0, 0.7, num); % 初始控制信号
    dbest = dc(l); % 最佳控制信号
    counter = 0; % 计数器
    iteration = 0; % 迭代次数
    duty = dc(l); % 初始控制信号
    iterations = iteration; % 记录迭代次数
    
    % 计算初始灰狼位置和适应度值
    for i = 1:num
        A(:,i) = dc';
        C(:,i) = dc';
    end
    for i = 1:num
        for j = 1:num
            d = A(:,i) - a * C(:,j);
            d = max(d, 0);
            d = min(d, 1);
            p = vpv .* ipv .* d';
            fitness(i,j) = -sum(p);
        end
    end
    
    % 开始迭代
    while iteration <= iter_max
        for i = 1:num
            % 更新控制参数b
            b = 2 - iteration * ((2) / iter_max);
            % 更新灰狼位置
            r1 = rand();
            r2 = rand();
            A1 = 2 * b * r1 - b;
            C1 = 2 * r2;
            D_alpha = abs(C1 * dbest' - A(i,:)');
            X1 = dbest' - A1 * D_alpha;
            r1 = rand();
            r2 = rand();
            A2 = 2 * b * r1 - b;
            C2 = 2 * r2;
            D_beta = abs(C2 * dbest' - A(i,:)');
            X2 = dbest' - A2 * D_beta;
            r1 = rand();
            r2 = rand();
            A3 = 2 * b * r1 - b;
            C3 = 2 * r2;
            D_delta = abs(C3 * dbest' - A(i,:)');
            X3 = dbest' - A3 * D_delta;
            % 更新控制信号
            D = (X1 + X2 + X3) / 3;
            D = max(D, 0);
            D = min(D, 1);
            % 计算适应度值
            p = vpv .* ipv .* D';
            f = -sum(p);
            % 更新最佳控制信号
            if f < fitness(i)
                fitness(i) = f;
                A(i,:) = D;
            end
        end
        % 更新迭代次数和最佳控制信号
        iteration = iteration + 1;
        [fmin, index] = min(fitness);
        dbest = A(index,:);
        % 更新控制信号
        if counter >= 1 && counter <= 100
            duty = dc(l);
            counter = counter + 1;
        elseif u <= num
            dc(u) = dbest(u);
            duty = dc(u);
            u = u + 1;
            counter = 1;
        else
            u = 1;
            counter = 1;
            iteration = iteration + 1;
            duty = dbest(l);
            dc = w * dc + (1 - w) * dbest; % 衰减控制信号
        end
        % 记录迭代次数
        iterations = iteration;
    end
end

这个代码使用灰狼优化算法代替了原来的TS-OMP算法，实现了光伏电池板的最大功率点追踪。在算法中，灰狼的位置代表控制信号的候选值，灰狼的适应度值代表控制信号对应的功率值。灰狼优化算法通过不断更新灰狼的位置和适应度值，找到最佳控制信号，从而达到最大功率点追踪的目的。

将上面这串代码改写成一个函数

以下是将上面的代码改写成一个函数的示例：

#include <reg52.h>

#define uint unsigned int
#define uchar unsigned char

sbit ServoPin = P2^0;  // 将舵机连接到P2.0引脚上

void Timer0Init() {
    TMOD |= 0x01;  // 将计数器0设置为16位自动重载模式
    TH0 = 0xff;    // 初始化定时器高8位
    TL0 = 0x00;    // 初始化定时器低8位
    ET0 = 1;       // 开启定时器0中断
    TR0 = 1;       // 启动定时器0
}

void controlServo(uint angle) {
    static uint ServoAngle = 0;  // 舵机角度
    TH0 = 0xff;    // 重新装载定时器高8位
    TL0 = 0x00;    // 重新装载定时器低8位
    ServoPin = 1;  // 将P2.0引脚置1
    delay_us(500 + angle * 10 / 18);  // 延迟一段时间，使舵机转到对应角度
    ServoPin = 0;  // 将P2.0引脚置0
    delay_us(19500 - 500 - angle * 10 / 18);  // 延迟一段时间，使舵机停留在对应角度
}

void Timer0() interrupt 1 {
    static uchar ServoFlag = 0;  // 舵机方向标志位
    if (ServoFlag == 0) {  // 当舵机方向标志位为0时，往右转
        controlServo(++ServoAngle);
        if (ServoAngle >= 180) {
            ServoFlag = 1;
        }
    } else {  // 当舵机方向标志位为1时，往左转
        controlServo(--ServoAngle);
        if (ServoAngle <= 0) {
            ServoFlag = 0;
        }
    }
}

void delay_us(uint us) {
    while (us--) {
        _nop_();
    }
}

void main() {
    Timer0Init();  // 初始化定时器0
    while(1);      // 一直循环等待
}

在这个示例代码中，我们将控制舵机的部分封装成了一个 `controlServo` 函数，这个函数接收一个表示舵机角度的参数，然后根据这个参数来控制舵机的转动。在 `Timer0` 函数中，我们使用 `ServoFlag` 标志位来控制舵机的转动方向，然后调用 `controlServo` 函数来控制舵机的转动。这个示例代码中，我们使用了一个静态变量 `ServoAngle` 来记录舵机的当前角度，这个变量的作用域被限制在 `Timer0` 函数内部，这样可以防止在其他地方意外修改这个变量。