plt.plot(range(Nmax2+1-N,Nmax2+2), np.concatenate((y_est, np.array(df_temp['est_N'+str(N)][-1:]).reshape(-1,1)))，color=color_list[N%len(color_list)], marker=marker_list[N%len(marker_list)]) legend_list.append('est_N'+str(N)+'_lr')

这段代码的作用是在一个图中绘制数据点。具体来说，它将 range(Nmax2+1-N,Nmax2+2) 和 np.concatenate((y_est, np.array(df_temp['est_N'+str(N)][-1:]).reshape(-1,1))) 分别作为 x 轴和 y 轴绘制，颜色和标记类型由 color_list 和 marker_list 决定，legend_list 则记录了每条曲线的标签。其中 N 是一个整数变量，用于对应不同的颜色和标记类型。

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plt.plot(range(1,Nmax2+2), df_temp[-Nmax2-1:]['adj_close'], 'bx-') plt.plot(Nmax2+1, df_temp[-1:]['adj_close'], 'ys-')

这是一个使用Matplotlib库绘制折线图的代码片段，其中包括两个折线图：

第一个折线图绘制了range(1,Nmax2+2)与df_temp[-Nmax2-1:]['adj_close']之间的连线，用蓝色的x标记表示。

第二个折线图绘制了Nmax2+1与df_temp[-1:]['adj_close']之间的连线，用黄色的正方形标记表示。

其中，df_temp是一个DataFrame对象，['adj_close']是该对象中的一个列名，表示该DataFrame中的某一列。这段代码的作用是将df_temp中的adj_close列中的数据绘制成折线图展示出来。

plt.figure(figsize=(12, 8), dpi=80) plt.plot(range(1,Nmax2+2), df_temp[-Nmax2-1:]['adj_close'], 'bx-') plt.plot(Nmax2+1, df_temp[-1:]['adj_close'], 'ys-') legend_list = ['adj_close', 'actual_value'] color_list = ['r', 'g', 'k', 'y', 'm', 'c', '0.75'] marker_list = ['x', 'x', 'x', 'x', 'x', 'x', 'x'] regr = LinearRegression(fit_intercept=True)

这段代码是在使用Python中的matplotlib库进行数据可视化，并且使用LinearRegression进行线性回归分析。具体来说，它画出了一个折线图，其中横轴是1到Nmax2+2之间的数字，纵轴是df_temp[-Nmax2-1:]中的adj_close数据。同时，在该图中使用了红色的x标记来表示adj_close，使用黄色的正方形标记来表示实际值。此外，还使用了LinearRegression对数据进行线性拟合。