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。

fig, ax = plt.subplots() for col in columns: ax.plot(df[col], color=random.choice(['r', 'g', 'b', 'y', 'm', 'c'])) ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') return fig给线加上标注

要给线加上标注，可以在循环中添加以下代码：

for col in columns:
    line, = ax.plot(df[col], color=random.choice(['r', 'g', 'b', 'y', 'm', 'c']))
    ax.set_xlabel('X Label')
    ax.set_ylabel('Y Label')
    ax.annotate(col, xy=(df.index[-1], df[col].iloc[-1]), xytext=(10, 10), textcoords='offset points', color=line.get_color(), fontsize=12, ha='left', va='bottom')

这里使用了 `ax.annotate()` 函数来添加标注。它的参数解释如下：

- `xy`：标注的位置，这里是最后一个数据点的位置。
- `xytext`：标注文本的位置偏移量。
- `textcoords`：标注文本的坐标系，这里使用了相对于偏移量的坐标系。
- `color`：标注文本的颜色，这里使用了线的颜色。
- `fontsize`：标注文本的字体大小。
- `ha`：标注文本的水平对齐方式，这里设为左对齐。
- `va`：标注文本的垂直对齐方式，这里设为底部对齐。

这样就可以在每条线上添加标注了。