plt.figure() day_part = time_grouped['2011-10-01':'2011-12-09'].groupby('InvoiceDate').agg({'Quantity': np.sum, 'Price': np.sum, 'InvoiceNo': np.size}).plot( secondary_y = 'InvoiceNo', figsize = (15, 5)) day_part.set_ylabel('Quantity & Price') day_part.right_ax.set_ylabel('Order quantities') plt.show()

这段代码的作用是对时间进行分组，并对每个时间段内的商品数量、价格和订单数量进行求和，并绘制出来。该代码使用了pandas和matplotlib库。

首先，代码中的time_grouped是一个DataFrame，它已经按照时间进行了分组。接着，代码使用了['2011-10-01':'2011-12-09']对DataFrame进行了切片，只保留了2011年10月1日至2011年12月9日这段时间内的数据。

然后，代码对切片后的DataFrame再次按照InvoiceDate进行了分组，并使用agg()函数对Quantity、Price和InvoiceNo三列数据进行了求和。其中，Quantity表示商品数量，Price表示商品价格，InvoiceNo表示订单数量。

最后，代码使用plot()函数将分组后的数据绘制成图表。其中，secondary_y参数表示将InvoiceNo列数据绘制在右边的y轴上，figsize参数表示图表的大小为15x5。接着，代码使用set_ylabel()函数设置左边y轴的标签为'Quantity & Price'，使用right_ax属性设置右边y轴的标签为'Order quantities'。

最后，代码使用show()函数显示图表。

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加载数据 X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1:].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型 input_dim=13 hidden_dim=25 output_dim=1 nn=NeuralNetwork(input_dim, hidden_dim, output_dim) learning_rate=0.0016 num_epochs=2000 loss_history=nn.train(X, y, learning_rate, num_epochs) plt.plot(loss_history) plt.title('loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('MSE') X_pred = data_pred.iloc[:, :-1].values y_pred = data_pred.iloc[:, -1:].values y_pred = nn.predict(X_pred)报错NameError: name 'data_pred' is not defined解决代码

你需要先定义 `data_pred` 变量并赋值，再执行 `X_pred = data_pred.iloc[:, :-1].values` 和 `y_pred = data_pred.iloc[:, -1:].values` 这两行代码。例如：

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('train_data.csv')
data_pred = pd.read_csv('predict_data.csv')

X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1:].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
input_dim = 13
hidden_dim = 25
output_dim = 1
nn = NeuralNetwork(input_dim, hidden_dim, output_dim)
learning_rate = 0.0016
num_epochs = 2000
loss_history = nn.train(X, y, learning_rate, num_epochs)
plt.plot(loss_history)
plt.title('loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('MSE')

X_pred = data_pred.iloc[:, :-1].values
y_pred = data_pred.iloc[:, -1:].values
y_pred = nn.predict(X_pred)

class RandomWalk(): def __init__(self,point_num=5000): self.point_num = point_num self.xval = [0] self.yval = [0] def fill_walk(self): while len(self.xval)<self.point_num: x_direction = choice([1,-1]) step_num = choice([0,1,2,3,4]) xstep = x_direction * step_num y_direction = choice([1,-1]) step_num = choice([0,1,2,3,4]) ystep = y_direction * step_num if xstep == 0 and ystep==0: continue x_next = self.xval[-1] + xstep y_next = self.yval[-1] + ystep self.xval.append(x_next) self.yval.append(y_next) rw = RandomWalk(50000) rw.fill_walk() point_numbers = list(range(rw.point_num())) plt.scatter(rw.x_val,rw.y_val,c=point_numbers,cmap=plt.cm.Blues,edgecolor = 'none',s=2) plt.scatter(0,0,c='green',edgecolors='none',s=100) plt.scatter(rw.x_val[-1],rw.y_val[-1],c='red',edgecolor='none',s=100) plt.axes().get_xaxis().set_visible(False) plt.axes().get_xaxis().set_yisible(False) plt.show()修改代码

以下是修改后的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from random import choice

class RandomWalk():
    def __init__(self, point_num=5000):
        self.point_num = point_num
        self.x_val = [0]
        self.y_val = [0]
        
    def fill_walk(self):
        while len(self.x_val) < self.point_num:
            x_direction = choice([1, -1])
            x_step = choice([0, 1, 2, 3, 4])
            x_val = x_direction * x_step
            
            y_direction = choice([1, -1])
            y_step = choice([0, 1, 2, 3, 4])
            y_val = y_direction * y_step
            
            if x_val == 0 and y_val == 0:
                continue
            
            next_x = self.x_val[-1] + x_val
            next_y = self.y_val[-1] + y_val
            
            self.x_val.append(next_x)
            self.y_val.append(next_y)

rw = RandomWalk(50000)
rw.fill_walk()

point_numbers = list(range(rw.point_num))
plt.scatter(rw.x_val, rw.y_val, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Blues, edgecolor='none', s=2)
plt.scatter(0, 0, c='green', edgecolors='none', s=100)
plt.scatter(rw.x_val[-1], rw.y_val[-1], c='red', edgecolor='none', s=100)
plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)
plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)
plt.show()

主要的修改包括：

1. `xval` 和 `yval` 改为 `x_val` 和 `y_val`，以符合 Python 的命名规范。
2. `rw.point_num()` 改为 `rw.point_num`，因为 `point_num` 是一个属性而不是方法。
3. `plt.axes().get_xaxis().set_yisible(False)` 改为 `plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)`，因为原来的代码中打错了单词。