forecast, stderr, confidence_interval = model_fit.forecast(steps=180) 请解释

`model_fit.forecast(steps=180)` 是用于预测未来180个时间步的函数，其中 `steps` 参数用于指定预测的步数，具体解释如下：

- `forecast`：预测出来的未来180个时间步的值，是一个长度为180的一维数组。
- `stderr`：预测出来的未来180个时间步的标准误差，也是一个长度为180的一维数组。
- `confidence_interval`：预测出来的未来180个时间步的置信区间，是一个长度为180x2的二维数组，每行表示一个时间步的置信区间，第一列为置信下界，第二列为置信上界。

在这个示例中，我们只需要预测未来180个时间步的值，因此只使用了 `forecast`，而 `stderr` 和 `confidence_interval` 并没有使用。

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# 假设 forecast_1 是一个长度为 30 的 NumPy 数组
for i in range(30):
    print("第%d天货量为：%f" % (i+1, forecast_1[i]))

这样就可以输出 1-30 号每天的货量了。需要注意的是，这里假设 `forecast_1` 数组中的值是按照时间顺序排列的，并且第一个元素对应的是第一天的货量。如果你的模型和数据有不同的设置，你需要根据实际情况调整代码。

forecast_1 = model_fit_1.forecast(steps=30)[0]如何预测1-30号每天的货量

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