解释下面的代码 def show_plot(plot_data, delta, title): labels = ['History', 'True Future', 'Model Prediction'] marker = ['.-', 'rx', 'go'] time_steps = create_time_steps(plot_data[0].shape[0]) if delta: future = delta else: future = 0 plt.title(title) for i, x in enumerate(plot_data): if i: plt.plot(future, plot_data[i], marker[i], markersize=10, label=labels[i]) else: plt.plot(time_steps, plot_data[i].flatten(), marker[i], label=labels[i]) plt.legend() plt.xlim([time_steps[0], (future+5)*2]) plt.xlabel('Time-Step') return plt
时间: 2023-05-19 20:00:53 浏览: 41
这是一个用于绘制时间序列数据的 Python 函数。它接受三个参数:plot_data(包含历史、真实未来和模型预测数据的列表)、delta(表示未来的时间步数)和 title(图表的标题)。函数首先定义了标签和标记,然后创建了时间步长。如果 delta 不为零,则将其用作未来时间步数,否则将其设置为零。接下来,函数绘制历史和真实未来数据,以及模型预测数据(如果有的话)。最后,函数设置图表的标题、标签和 x 轴范围,并返回图表对象。
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解释这段代码def plot_confusion_matrix(cm, title='混淆矩阵', cmap=plt.cm.Blues, labels=[]):
这段代码是用来绘制混淆矩阵的。混淆矩阵是在机器学习中用来评估分类模型的性能的一种矩阵。它可以显示出分类器在不同类别上的表现情况,包括正确分类和错误分类的情况。在该代码中,通过传入混淆矩阵、标题、颜色以及标签等参数,来生成可视化的混淆矩阵。
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()
```