for N in range(5, Nmax2+1): X_train = np.array(range(len(df_temp['adj_close'][-N-1:-1]))) y_train = np.array(df_temp['adj_close'][-N-1:-1]) X_train = X_train.reshape(-1, 1) y_train = y_train.reshape(-1, 1) regr.fit(X_train, y_train) y_est = regr.predict(X_train)
时间: 2024-01-26 13:02:00 浏览: 31
这段代码是什么意思?
这段代码是一个循环,从5开始循环到Nmax2+1为止。在每次循环中,它会构建一个X_train和y_train的训练数据集,其中X_train是一个包含从0到N-1的数字的数组,y_train是一个包含df_temp['adj_close']最后N个数据的数组。然后,将X_train和y_train传递给线性回归模型regr进行拟合,得到y_est的预测结果。
相关问题
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.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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