翻译代码 plt.figure(figsize=(15,5)) for i in range(target.size(-1)): plt.plot(target[:,:,i].numpy(), label='Target'+str(i), color='black', marker='.', linestyle='--', markersize=1, linewidth=0.5) plt.plot(range(startPoint), outSeq[:startPoint,i].numpy(), label='1-step predictions for target'+str(i), color='green', marker='.', linestyle='--', markersize=1.5, linewidth=1) # if epoch>40: # plt.plot(range(startPoint, endPoint), upperlim95[:,i].numpy(), label='upperlim'+str(i), # color='skyblue', marker='.', linestyle='--', markersize=1.5, linewidth=1) # plt.plot(range(startPoint, endPoint), lowerlim95[:,i].numpy(), label='lowerlim'+str(i), # color='skyblue', marker='.', linestyle='--', markersize=1.5, linewidth=1) plt.plot(range(startPoint, endPoint), outSeq[startPoint:,i].numpy(), label='Recursive predictions for target'+str(i), color='blue', marker='.', linestyle='--', markersize=1.5, linewidth=1) plt.xlim([startPoint-500, endPoint]) plt.xlabel('Index',fontsize=15) plt.ylabel('Value',fontsize=15) plt.title('Time-series Prediction on ' + args.data + ' Dataset', fontsize=18, fontweight='bold') plt.legend() plt.tight_layout() plt.text(startPoint-500+10, target.min(), 'Epoch: '+str(epoch),fontsize=15) save_dir = Path('result',args.data,args.filename).with_suffix('').joinpath('fig_prediction') save_dir.mkdir(parents=True,exist_ok=True) plt.savefig(save_dir.joinpath('fig_epoch'+str(epoch)).with_suffix('.png')) #plt.show() plt.close() return outSeq else: pass

这段代码使用了 Python 的 matplotlib 库来绘制时间序列的预测结果。其中，plt.figure() 函数设置了绘图的画布大小，for 循环用于遍历目标序列的各个维度，plt.plot() 函数用于绘制真实目标序列、一步预测结果和递归预测结果的曲线，并设置了各种绘图参数，如线条颜色、标记、线型、线宽等。plt.xlim() 函数设置了横坐标范围，plt.xlabel() 和 plt.ylabel() 函数用于设置横纵坐标的标签，plt.title() 函数设置了图像标题，plt.legend() 函数用于添加图例。plt.text() 函数在图像中添加了文本信息，指示了当前的 epoch。最后，使用 plt.savefig() 函数保存图像，并返回预测结果 outSeq。如果条件不满足，则不执行任何操作。

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regressor=LinearRegression() regressor=regressor.fit(X,y) y_pre=regressor.predict(X) plt.figure(figsize=(15,5)) plt.scatter(range(1,507),y,s=20,c='black') plt.plot(range(1,507),y_pre,color="blue") plt.xlabel('data') plt.ylabel('target') plt.title("LinearRegression") plt.show()

这段代码是用线性回归模型对数据进行拟合，并将拟合结果可视化展示出来。其中，X是输入特征，y是对应的目标值。首先，通过创建一个LinearRegression对象来初始化线性回归模型，然后使用fit()函数对模型进行训练，得到模型参数。接下来，用训练好的模型在输入特征X上进行预测，并将结果保存到y_pre中。最后，使用scatter()函数将原始数据点绘制在图像上，使用plot()函数将模型预测结果绘制在图像上，用xlabel()和ylabel()函数分别设置x轴和y轴标签，用title()函数设置图像标题，最后用show()函数展示图像。

解释代码 def plot_confusion_matrix(cm, target_names, title='Confusion matrix', cmap=None, normalize=True): accuracy = np.trace(cm) / float(np.sum(cm)) misclass = 1 - accuracy if cmap is None: cmap = plt.get_cmap('Blues') plt.figure(figsize=(12, 12)) plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap) plt.title(title) plt.colorbar() if target_names is not None: tick_marks = np.arange(len(target_names)) plt.xticks(tick_marks, target_names, rotation=45) plt.yticks(tick_marks, target_names) if normalize: cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis] thresh = cm.max() / 1.5 if normalize else cm.max() / 2 for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])): if normalize: plt.text(j, i, "{:0.4f}".format(cm[i, j]), horizontalalignment="center", color="white" if cm[i, j] > thresh else "black") else: plt.text(j, i, "{:,}".format(cm[i, j]), horizontalalignment="center", color="white" if cm[i, j] > thresh else "black") plt.tight_layout() plt.ylabel('True label') plt.xlabel('Predicted label\naccuracy={:0.4f}; misclass={:0.4f}'.format( accuracy, misclass)) plt.savefig('confusion_matrix_ROS.png', dpi=800) plt.show()

这段代码定义了一个绘制混淆矩阵的函数。混淆矩阵是一种可以显示分类器性能的矩阵，其中每个单元格表示预测的类别与实际类别之间的关系。

该函数使用了以下参数：

- cm：混淆矩阵数据
- target_names：类别的名称列表
- title：绘制图表的标题
- cmap：绘图使用的颜色映射
- normalize：是否归一化混淆矩阵

函数首先计算了准确率和错误率，然后根据参数设置绘制图表。如果没有指定颜色映射，则使用默认的蓝色映射。如果提供了类别名称列表，则在图表上添加刻度标签。如果需要归一化混淆矩阵，则将矩阵元素转换为浮点数并除以每行的总和。然后，函数使用阈值来确定颜色映射中的文本颜色，并在每个单元格中添加文本标签。最后，函数绘制图表并保存到文件。