fig, ax = plt.subplots(figsize=(25, 6)) ax.plot(dat.iloc[360:404,0],dat.iloc[360:404,2],color='black') fcast = res.get_forecast(36).summary_frame() ax.plot(dat.iloc[405:,0],dat.iloc[405:,2],color='gray') ax.plot(dat.iloc[405:,0],fcast['mean'],color='blue') ax.fill_between(dat.iloc[405:,0], fcast['mean_ci_lower'], fcast['mean_ci_upper'], color='blue', alpha=0.1);

这段代码使用了Python的matplotlib库和statsmodels库，对时间序列进行了预测并绘制了图表。具体来说，它首先创建了一个图形对象和一个轴对象，并设置了图形的大小。然后，它绘制了一条黑色的线，表示原始时间序列数据。接下来，它使用statsmodels库中的get_forecast()函数对时间序列进行预测，并得到了预测结果的均值和置信区间。最后，它将预测结果的均值和置信区间分别用蓝色的线和蓝色的带状区域绘制在图表中，表示预测结果和不确定性范围。

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fig, ax = plt.subplots(figsize=(25, 6)) ax.plot(dat.iloc[360:404,0],dat.iloc[360:404,2],color='black')

这段代码创建了一个大小为(25,6)的图形对象和一个轴对象，然后使用ax.plot()函数在轴上绘制一条黑色的线。具体来说，它使用了pandas库中的iloc函数来选取dat中第360行到第404行、第0列和第2列的数据，即dat.iloc[360:404,0]和dat.iloc[360:404,2]，然后将这两个数据作为x轴和y轴的数据传递给ax.plot()函数，设置线条颜色为黑色。这段代码的作用是绘制时间序列数据的原始曲线。

``` # 简单查看流域形状的 fig, ax = plt.subplots() # 将shp文件内容显示在图像上 one_lakes.plot(ax=ax) plt.show()```如何在现有的代码绘制出的图形上添加一条横线和竖线？

要在现有图形上添加一条水平线（`axhline()`）和垂直线（`vlines()`），你需要在`plt.show()`之前调用这两个函数，并提供相应的y轴值（对于水平线）或x轴值（对于垂直线）。这里是一个示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制初始地图
fig, ax = plt.subplots()
one_lakes.plot(ax=ax)
plt.title('Lake Basin Map')

# 添加一条水平线
y_value = 0.5  # 替换为你想要的Y坐标
ax.axhline(y=y_value, color='red', linestyle='--')  # '--'表示虚线

# 添加一条垂直线
x_value = one_lakes.bounds.iloc[0, 2] / 2  # 计算并替换为你想要的X坐标，假设bounds列代表每个湖泊的右边界
ax.vlines(x=x_value, ymin=ax.get_ylim()[0], ymax=ax.get_ylim()[1], color='blue')

# 展示图形
plt.show()

在这个例子中，`ax.get_ylim()`用于获取当前y轴范围，确保垂直线跨越整个可视区域。