mean_values.plot（）如何在plot函数中设置子图间距

可以在调用 `plot()` 函数前，使用 `subplots_adjust()` 方法设置子图间距。这个方法有几个参数可以调整，包括 `left`、`right`、`bottom`、`top`、`wspace` 和 `hspace`。其中，`wspace` 和 `hspace` 分别表示水平方向和垂直方向的子图间距。

例如，如果你想要设置水平方向的子图间距为 0.3，可以这样写：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
mean_values.plot(ax=ax)
plt.subplots_adjust(wspace=0.3)
plt.show()

这个例子中，我们首先创建了一个 `Figure` 对象和一个 `Axes` 对象，然后调用 `mean_values.plot()` 方法在 `Axes` 对象上绘制了图形。最后，我们调用 `subplots_adjust()` 方法设置了水平方向的子图间距为 0.3。

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import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense data = pd.read_csv('车辆：274序：4结果数据.csv') x = data[['车头间距', '原车道前车速度']].values y = data['本车速度'].values train_size = int(len(x) * 0.7) test_size = len(x) - train_size x_train, x_test = x[0:train_size,:], x[train_size:len(x),:] y_train, y_test = y[0:train_size], y[train_size:len(y)] from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) x_train = scaler.fit_transform(x_train) x_test = scaler.transform(x_test) model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(2, 1))) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') history = model.fit(x_train.reshape(-1, 2, 1), y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(x_test.reshape(-1, 2, 1), y_test)) plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model loss') plt.ylabel('Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper right') plt.show() train_predict = model.predict(x_train.reshape(-1, 2, 1)) test_predict = model.predict(x_test.reshape(-1, 2, 1)) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) train_predict = train_predict.reshape(-1, 1) y_train = scaler.inverse_transform([y_train]) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) y_test = scaler.inverse_transform([y_test]) plt.plot(y_train[0], label='train') plt.plot(train_predict[:,0], label='train predict') plt.plot(y_test[0], label='test') plt.plot(test_predict[:,0], label='test predict') plt.legend() plt.show()

这段代码是使用LSTM神经网络模型对车辆速度进行预测的例子。它首先读取了一个名为"车辆：274序：4结果数据.csv"的数据集文件，然后使用pandas库将其转换为DataFrame格式。接下来，它将数据集分为训练集和测试集，并使用MinMaxScaler进行归一化处理。然后，它使用Sequential模型创建了一个LSTM层和一个Dense层的神经网络模型，并使用均方误差作为损失函数和Adam优化器进行训练。训练过程中，它使用了100个epochs和32个batch size。最后，它使用模型对训练集和测试集进行预测，并使用反向转换将预测结果还原到原始比例。最后，它使用matplotlib库绘制了训练集和测试集的实际速度和预测速度之间的比较图。