如何在同一张图中画两条折线？

可以使用 Matplotlib 库来在同一张图中画两条折线。以下是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

# x轴数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]

# y轴数据1
y1 = [1, 3, 2, 4, 5]

# y轴数据2
y2 = [2, 4, 1, 5, 3]

# 绘制第一条折线
plt.plot(x, y1, label='Line 1')

# 绘制第二条折线
plt.plot(x, y2, label='Line 2')

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们先定义了 x 轴数据和两条 y 轴数据 y1 和 y2。然后，我们使用 `plt.plot()` 函数分别绘制了两条折线，每条折线都有一个标签。最后，我们添加了一个图例，以便在图像上标识每条折线的含义，并使用 `plt.show()` 函数显示了图像。

相关问题

在使用model = ARIMA(train_data_arr, order=(0, 1, 1))进行训练后，想要对在测试集test_data_arr上进行预测，并打印真实值和预测值的对照表，计算相对误差和残差，同时绘制预测值和真实值的图（在同一张图中显示，两条折线使用不同的颜色），怎么做

在使用ARIMA模型进行训练后，可以使用`forecast`方法对测试集进行预测，并计算相对误差和残差，同时使用Pandas库打印真实值和预测值的对照表，并使用Matplotlib库绘制预测值和真实值的图。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
import matplotlib.pyplot as plt

# 训练 ARIMA 模型
model = ARIMA(train_data_arr, order=(0, 1, 1))
model_fit = model.fit(disp=0)

# 对测试集进行预测
predictions = model_fit.forecast(steps=len(test_data_arr))[0]

# 计算相对误差和残差
relative_errors = np.abs((test_data_arr - predictions) / test_data_arr)
residuals = test_data_arr - predictions

# 打印真实值和预测值的对照表
df = pd.DataFrame({'True': test_data_arr, 'Predicted': predictions})
print(df)

# 绘制预测值和真实值的图
plt.plot(test_data_arr, label='true')
plt.plot(predictions, label='predicted')
plt.legend()
plt.show()

在这个例子中，我们首先训练了ARIMA模型，并使用`forecast`方法对测试集进行预测，得到预测结果`predictions`。然后，我们计算相对误差和残差，并使用Pandas库打印真实值和预测值的对照表。最后，我们使用Matplotlib库绘制预测值和真实值的图，其中`plot`函数用于绘制折线图，`label`用于设置图例，`legend`用于显示图例，`show`用于显示图形。

要在同一张图中显示预测值和真实值的折线图，只需要在`plot`函数中分别传递`test_data_arr`和`predictions`作为参数，并使用不同的颜色区分它们即可。例如，可以将真实值的折线设置为蓝色，将预测值的折线设置为红色，代码如下：

plt.plot(test_data_arr, color='blue', label='true')
plt.plot(predictions, color='red', label='predicted')
plt.legend()
plt.show()

这样，就可以在同一张图中显示预测值和真实值的折线图，并使用不同的颜色区分它们。

matlab如何在同一张图里绘制多条带有数据标记的折线图。数据标记可以是圆圈、方块、三角形等任何形状，用于突出显示每个数据点的位置和值。

可以使用 `plot` 函数绘制多条折线图，并使用 `scatter` 函数添加数据标记。具体步骤如下：

1. 定义 x 轴和 y 轴的数据。

x = [1:10];
y1 = [10 9 8 7 6 5 4 3 2 1];
y2 = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];

2. 绘制折线图。

figure;
hold on;
plot(x, y1, 'r--');
plot(x, y2, 'b-');

3. 添加数据标记。

scatter(x, y1, 'ro');
scatter(x, y2, 'bs');

4. 添加图例和标签。

legend('Line 1', 'Line 2');
xlabel('X Axis');
ylabel('Y Axis');

完整代码如下：

x = [1:10];
y1 = [10 9 8 7 6 5 4 3 2 1];
y2 = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];

figure;
hold on;
plot(x, y1, 'r--');
plot(x, y2, 'b-');

scatter(x, y1, 'ro');
scatter(x, y2, 'bs');

legend('Line 1', 'Line 2');
xlabel('X Axis');
ylabel('Y Axis');

运行后会在同一张图里绘制两条折线图，并且每个数据点都有对应的数据标记。