plt.plot(predict_x, predict_y, 's', label="预测曲线")

这是一个使用 matplotlib 库中的 plot 函数，将变量 predict_x 和 predict_y 分别作为 x 轴和 y 轴，用圆形标记符号 's' 表示预测曲线的数据点，并且给这条线条添加了一个标签 "预测曲线"。该代码用于绘制折线图或散点图中的数据点。这段代码通常用于绘制预测曲线，用以对比实际数据和预测数据的差距。同时也可以用于在同一张图表中绘制多条曲线以进行比较。

相关问题

predict = model.predict(test_x) plt.plot(predict, label='predict') plt.plot(test_y, label='ground true') plt.legend() plt.show()

这段代码是用来绘制预测值和真实值的曲线图。首先，`model.predict(test_x)`使用模型对测试数据进行预测，得到预测值。然后，通过调用`plt.plot()`函数将预测值和真实值分别绘制在同一张图上。`label='predict'`表示预测值的标签，`label='ground true'`表示真实值的标签。再次调用`plt.legend()`函数添加图例，并调用`plt.show()`函数显示图像。这样可以比较预测值和真实值之间的差异。

绘制训练集和测试集的真实值和预测值图像 train_predict_plot = np.empty_like(data_scaled) train_predict_plot[:, :] = np.nan train_predict_plot[time_steps:len(train_predict) + time_steps, :] = train_predict test_predict_plot = np.empty_like(data_scaled) test_predict_plot[:, :] = np.nan test_predict_plot[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:len(data_scaled) - 1, :] = test_predict plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(scaler.inverse_transform(data_scaled)) plt.plot(train_predict_plot) plt.plot(test_predict_plot) plt.legend(['True', 'Train Predict', 'Test Predict']) plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.show(改写以上代码，使得训练集部分和测试集部分分别绘制在两张图上

下面是改写后的代码，将训练集和测试集的真实值和预测值分别绘制在两张图上：

train_predict_plot = np.empty_like(data_scaled)
train_predict_plot[:, :] = np.nan
train_predict_plot[time_steps:len(train_predict) + time_steps, :] = train_predict

test_predict_plot = np.empty_like(data_scaled)
test_predict_plot[:, :] = np.nan
test_predict_plot[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:len(data_scaled) - 1, :] = test_predict

# 绘制训练集部分真实值和预测值图像
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(scaler.inverse_transform(data_scaled[:len(train_predict)]))
plt.plot(train_predict_plot[:len(train_predict)])
plt.legend(['True', 'Train Predict'])
plt.xlabel('Time/h')
plt.ylabel('kwh')
plt.title('Training Set')
plt.show()

# 绘制测试集部分真实值和预测值图像
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(scaler.inverse_transform(data_scaled[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:]))
plt.plot(test_predict_plot[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:])
plt.legend(['True', 'Test Predict'])
plt.xlabel('Time/h')
plt.ylabel('kwh')
plt.title('Test Set')
plt.show()