#y_test与y_hat的可视化 plt.figure(figsize=(10,6)) #设置图片尺寸 t = np.arange(len(X_test)) #创建t变量 plt.plot(t, y_test, 'r', linewidth=2, label='y_test') #绘制y_test曲线 plt.plot(t, y_hat, 'g', linewidth=2, label='y_hat') #绘制y_hat曲线 plt.legend() #设置图例 plt.xlabel('test data') plt.ylabel('price') plt.show()详细解释每一行代码
时间: 2023-12-07 19:02:40 浏览: 26
好的,我来逐行解释每一行代码的含义:
```
plt.figure(figsize=(10,6))
```
创建一个新的图形,并设置图形的大小为(10,6)。
```
t = np.arange(len(X_test))
```
创建一个长度为X_test长度的等差数列,用于表示X_test数据的序号。
```
plt.plot(t, y_test, 'r', linewidth=2, label='y_test')
```
绘制y_test曲线,使用红色表示,线宽为2,标签为'y_test'。
```
plt.plot(t, y_hat, 'g', linewidth=2, label='y_hat')
```
绘制y_hat曲线,使用绿色表示,线宽为2,标签为'y_hat'。
```
plt.legend()
```
显示图例。
```
plt.xlabel('test data')
plt.ylabel('price')
```
设置x轴和y轴的标签。
```
plt.show()
```
显示图形。
综合起来,这段代码的作用是将测试数据集的真实值y_test和模型的预测值y_hat绘制在同一张图中,方便比较它们的差异和趋势。其中,通过设置x轴的标签“test data”和y轴的标签“price”,可以更清晰地表达图形的含义。
相关问题
plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length))我想再添加图画
如果想要添加另一张图画,可以在上一个 `plt.figure()` 代码块后面加上另一个 `plt.figure()` 代码块。例如:
```python
plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length))
# code to plot first figure
plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length))
# code to plot second figure
```
每个 `plt.figure()` 代码块会创建一个新的画布,并且在该画布上绘制的所有图形都将显示在同一个窗口中。如果想要在不同的窗口中显示不同的图形,可以使用多个 `plt.show()` 命令。例如:
```python
plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length))
# code to plot first figure
plt.show()
plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length))
# code to plot second figure
plt.show()
```
这将在两个不同的窗口中显示两张图画。
plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length))设置图的宽度
和长度,可以用来调整图的尺寸。其中,fig_width和fig_length是自定义的参数,可以根据需要进行调整。例如,下面的代码设置图的宽度为8英寸,长度为6英寸:
```
import matplotlib.pyplot as plt
fig_width = 8 # 宽度为8英寸
fig_length = 6 # 长度为6英寸
plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length))
# 在这里添加绘图代码
plt.show()
```
需要注意的是,调整图的尺寸应该在绘图代码之前进行,否则可能不会生效。