利用上面的代码，帮我补全利用函数读取abalone.txt数据，并训练LWLR模型，比较不同k值下，模型在训练样本上的误差值

好的，下面是一个完整的Python代码，包括数据读取、模型训练和误差计算：

from numpy import *

# 读取数据
def loadDataSet(fileName):
    numFeat = len(open(fileName).readline().split('\t')) - 1
    dataMat = []
    labelMat = []
    fr = open(fileName)
    for line in fr.readlines():
        lineArr = []
        curLine = line.strip().split('\t')
        for i in range(numFeat):
            lineArr.append(float(curLine[i]))
        dataMat.append(lineArr)
        labelMat.append(float(curLine[-1]))
    return dataMat, labelMat

# 计算误差
def error(xArr, yArr, yHat):
    return sum((yArr - yHat) ** 2)

# Locally Weighted Linear Regression局部加权线性回归
def lwlr(testPoint, xArr, yArr, k=1.0):
    xMat = mat(xArr)
    yMat = mat(yArr).T
    m = shape(xMat)[0]
    weights = mat(eye((m)))
    for j in range(m):
        diffMat = testPoint - xMat[j, :]
        weights[j, j] = exp(diffMat * diffMat.T / (-2.0 * k ** 2))
    xTx = xMat.T * (weights * xMat)
    if linalg.det(xTx) == 0.0:
        print("This matrix is singular, cannot do inverse")
        return
    ws = xTx.I * (xMat.T * (weights * yMat))
    return testPoint * ws

# 训练LWLR模型并计算误差
def trainLWLR(xArr, yArr, k):
    m = shape(xArr)[0]
    yHat = zeros(m)
    for i in range(m):
        yHat[i] = lwlr(xArr[i], xArr, yArr, k)
    return error(xArr, yArr, yHat)

# 加载数据
xArr, yArr = loadDataSet('abalone.txt')

# 比较不同k值下，模型在训练样本上的误差值
k_list = [0.1, 1, 10]
for k in k_list:
    print('k={}'.format(k))
    print('train error: {:.2f}'.format(trainLWLR(xArr, yArr, k)))

这个程序首先加载数据集，然后比较不同k值下，训练LWLR模型在训练样本上的误差值。其中，误差计算函数error(xArr, yArr, yHat)已经在上面补全了。Locally Weighted Linear Regression算法的实现使用lwlr(testPoint, xArr, yArr, k)函数，训练LWLR模型并计算误差的函数是trainLWLR(xArr, yArr, k)。