plt.plot(df.index[train_size:], df.values[train_size:], label='Real Data') plt.plot(df.index[train_size:], rev, label='Predicted Data')

这段代码使用了 `plt.plot()` 函数绘制了两条曲线，分别代表实际数据和预测数据。

第一条曲线使用了 `df.index[train_size:]` 和 `df.values[train_size:]` 作为 x 轴和 y 轴数据，分别表示实际数据的时间序列和数值。其中，`df.index[train_size:]` 表示时间序列的切片，从第 `train_size` 个时间点开始，一直到最后一个时间点；`df.values[train_size:]` 表示数值的切片，也是从第 `train_size` 个时间点开始，一直到最后一个时间点。

第二条曲线使用了 `df.index[train_size:]` 和 `rev` 作为 x 轴和 y 轴数据，分别表示预测数据的时间序列和数值。其中，`df.index[train_size:]` 表示时间序列的切片，与第一条曲线保持一致；`rev` 表示预测数据的数值序列，即经过反向恢复后的原始序列。

这两条曲线分别用 `'Real Data'` 和 `'Predicted Data'` 作为标签，通过 `label` 参数传递给 `plt.plot()` 函数，最后使用 `plt.legend()` 函数添加图例，方便对比。

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解释代码diff_rev = scaler.inverse_transform(np.pad(np.cumsum(np.pad(pred, (2,0), mode='constant')), (2,0), 'constant')[:, np.newaxis]) rev = np.zeros_like(diff_rev) rev[0], rev[1] = df.iloc[train_size-2][0], df.iloc[train_size-1][0] rev[2:] = diff_rev[:-2] # 输出对比图 plt.plot(df.index[train_size:], df.values[train_size:], label='Real Data') plt.plot(df.index[train_size:], rev, label='Predicted Data') plt.legend() plt.show()

这段代码的作用是将经过预测得到的差分序列反向恢复为原始序列，并将预测结果与原始数据绘制在同一图表中，方便对比。

具体来说，代码中首先使用 `scaler.inverse_transform()` 函数将预测结果 `pred` 进行反归一化处理，得到经过反归一化处理的差分序列 `diff_rev`。这里使用了 `np.pad()` 函数对 `pred` 进行了前置填充，以便后续计算累计和时得到正确的结果。

然后，代码中定义一个与 `diff_rev` 大小相同的零矩阵 `rev`，将 `df` 中的前两个元素赋值给 `rev` 的前两个元素，再将 `diff_rev` 的前两个元素去掉，赋值给 `rev` 的后面部分，从而得到反向恢复后的原始序列 `rev`。

最后，使用 `plt.plot()` 函数将实际数据和预测数据绘制在同一张图表上，并使用 `plt.legend()` 函数添加图例，方便对比。

绘制训练集和测试集的真实值和预测值图像 train_predict_plot = np.empty_like(data_scaled) train_predict_plot[:, :] = np.nan train_predict_plot[time_steps:len(train_predict) + time_steps, :] = train_predict test_predict_plot = np.empty_like(data_scaled) test_predict_plot[:, :] = np.nan test_predict_plot[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:len(data_scaled) - 1, :] = test_predict plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(scaler.inverse_transform(data_scaled)) plt.plot(train_predict_plot) plt.plot(test_predict_plot) plt.legend(['True', 'Train Predict', 'Test Predict']) plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.show(改写以上代码，使得训练集部分和测试集部分分别绘制在两张图上

下面是改写后的代码，将训练集和测试集的真实值和预测值分别绘制在两张图上：

train_predict_plot = np.empty_like(data_scaled)
train_predict_plot[:, :] = np.nan
train_predict_plot[time_steps:len(train_predict) + time_steps, :] = train_predict

test_predict_plot = np.empty_like(data_scaled)
test_predict_plot[:, :] = np.nan
test_predict_plot[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:len(data_scaled) - 1, :] = test_predict

# 绘制训练集部分真实值和预测值图像
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(scaler.inverse_transform(data_scaled[:len(train_predict)]))
plt.plot(train_predict_plot[:len(train_predict)])
plt.legend(['True', 'Train Predict'])
plt.xlabel('Time/h')
plt.ylabel('kwh')
plt.title('Training Set')
plt.show()

# 绘制测试集部分真实值和预测值图像
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(scaler.inverse_transform(data_scaled[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:]))
plt.plot(test_predict_plot[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:])
plt.legend(['True', 'Test Predict'])
plt.xlabel('Time/h')
plt.ylabel('kwh')
plt.title('Test Set')
plt.show()