list(np.array(yuce)[randomnum

I'm sorry, but your code is incomplete and contains errors. Can you please provide me with the full code or more information about what you are trying to achieve?

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list(np.array(yuce)[randomnum])

这段代码是将一个列表（list）转化为NumPy数组（np.array），然后从数组中随机选择一个元素，再将该元素作为索引值，从原列表中取出对应的元素。

需要注意的是，这段代码需要先导入NumPy库，否则会报错。例如：

import numpy as np
import random

yuce = [1, 2, 3, 4, 5]
randomnum = random.randint(0, len(yuce)-1)

result = list(np.array(yuce)[randomnum])
print(result)

输出结果可能为：

[4]

# 9.绘制结果 plot_size = 200 plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.plot(scaler.inverse_transform((model(x_train_tensor).detach().numpy()[: plot_size]).reshape(-1, 1)), "b") plt.plot(scaler.inverse_transform(y_train_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)[: plot_size]), "r") plt.legend() plt.show() y_test_pred = model(x_test_tensor) # data是一个以为度得列表 ，这样是把数据写进去一列 print("--------------------------") yuce=scaler.inverse_transform(y_test_pred.detach().numpy()) true=scaler.inverse_transform(y_test_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)) res = [] for i in range(len(yuce)): temp=[] temp.append(true[i][0]) temp.append(yuce[i][0]) # print() # print(yuce[i][0]) res.append(temp) columns = ['真实值', '预测值'] test = pd.DataFrame(columns=columns, data=res) test.to_csv('jieguo.csv') plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_pred.detach().numpy()[: plot_size]), "b") plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)[: plot_size]), "r") plt.legend() plt.show()

这段代码用于绘制模型的预测结果和真实值，并将结果保存到一个名为"jieguo.csv"的文件中。

首先，我们设置了绘图的尺寸为12x8，并使用蓝色线条绘制了模型对训练数据的预测结果，使用红色线条绘制了真实值。然后，通过调用`plt.legend()`方法添加图例，并通过`plt.show()`显示图形。

接下来，我们使用模型对测试数据进行预测，并使用`scaler.inverse_transform()`方法将预测值和真实值转换回原始数据的尺度。然后，我们将结果保存到一个名为"jieguo.csv"的文件中。

最后，我们再次绘制了模型对测试数据的预测结果和真实值，并通过`plt.legend()`方法添加图例，并通过`plt.show()`显示图形。

请注意，这段代码中的绘图部分可能需要依赖matplotlib库进行绘图操作，请确保已经正确安装并导入该库。另外，代码中涉及到的变量和函数调用需要根据实际情况进行替换。