请逐行解释此代码 # 单指数平滑 def exponential_smoothing(series, alpha): """ series - dataset with timestamps alpha - float [0.0, 1.0], smoothing parameter """ result = [series[0]] # first value is same as series for n in range(1, len(series)): result.append(alpha * series[n] + (1 - alpha) * result[n-1]) return result def plotExponentialSmoothing(series, alphas): """ Plots exponential smoothing with different alphas series - dataset with timestamps alphas - list of floats, smoothing parameters """ with plt.style.context('seaborn-white'): plt.figure(figsize=(15, 7)) for alpha in alphas: plt.plot(exponential_smoothing(series, alpha), label="Alpha {}".format(alpha)) plt.plot(series.values, "c", label = "Actual") plt.legend(loc="best") plt.axis('tight') plt.title("Exponential Smoothing") plt.grid(True); plotExponentialSmoothing(data['trend'], [0.5, 0.1])

这段代码实现了单指数平滑（exponential smoothing方法，并提供了一个用于绘制定平滑参数下的平滑曲线的函数。

下面是对代码的逐行解释：

1.def exponential_smoothing(series, alpha):`：定义了一个名为`exponential_smoothing`的函数，接受两个参数：`series`表示带有时间戳的数据集，`alpha`表示平滑参数。

2. `result = [series[0]]`：初始化结果列表，将第一个观测值作为初始值。

3. `for n in range(1, len(series)):`：循环迭代数据集，从第二个观测值开始。

4. `result.append(alpha * series[n] + (1 - alpha) * result[n-1])`：使用指数平滑公式计算当前观测值的平滑结果，将结果添加到结果列表中。

5. `return result`：返回计算得到的平滑结果列表。

6. `def plotExponentialSmoothing(series, alphas):`：定义了一个名为`plotExponentialSmoothing`的函数，接受两个参数：`series`表示带有时间戳的数据集，`alphas`表示平滑参数的列表。

7. `with plt.style.context('seaborn-white'):`：使用seaborn-white风格的绘图环境。

8. `plt.figure(figsize=(15, 7))`：创建一个大小为15x7的图形窗口。

9. `for alpha in alphas:`：遍历平滑参数列表。

10. `plt.plot(exponential_smoothing(series, alpha), label="Alpha {}".format(alpha))`：绘制使用指定平滑参数进行平滑的曲线，并为每条曲线添加标签。

11. `plt.plot(series.values, "c", label = "Actual")`：绘制原始数据的曲线，以蓝绿色显示，并添加标签。

12. `plt.legend(loc="best")`：显示图例，位置为最佳位置。

13. `plt.axis('tight')`：调整坐标轴范围，使曲线填充整个图形窗口。

14. `plt.title("Exponential Smoothing")`：设置图形的标题为"Exponential Smoothing"。

15. `plt.grid(True)`：显示网格线。

16. `plotExponentialSmoothing(data['trend'], [0.5, 0.1])`：调用`plotExponentialSmoothing`函数，传入数据集和平滑参数列表来绘制指数平滑曲线。