print(et) print(et1) ax = plt.figure(figsize=(10,3)) ax = ax.add_subplot(111) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False)什么意思

这段代码首先使用 `print()` 函数输出 `et` 和 `et1`，这两个变量分别是均方根误差和误差率的平均值，可能用于衡量模型的性能。接着，代码使用 Matplotlib 库创建一个大小为（10，3）的图形窗口，并向其中添加一个子图。

然后，代码分别使用 `ax.spines['top'].set_visible(False)` 和 `ax.spines['right'].set_visible(False)` 将子图的顶部和右侧坐标轴线隐藏。这样可以使图形看起来更简洁，而不会影响数据的可视化。

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def tsplot(y, lags=None, title='', figsize=(14, 8)): fig = plt.figure(figsize=figsize) layout = (2, 2) ts_ax = plt.subplot2grid(layout, (0, 0)) hist_ax = plt.subplot2grid(layout, (0, 1)) acf_ax = plt.subplot2grid(layout, (1, 0)) pacf_ax = plt.subplot2grid(layout, (1, 1))

这是一个 Python 函数，用于绘制时间序列的图形，其中 y 是时间序列数据，lags 是滞后值，title 是图形的标题，figsize 是图形的大小。函数中使用了 matplotlib 库来绘制图形，其中 layout 是一个元组，用于指定图形的布局，ts_ax、hist_ax、acf_ax 和 pacf_ax 分别是四个子图的坐标轴对象。

fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) # 指定窗口大小 ax1 = fig.add_subplot(121) ax2 = fig.add_subplot(122) fig.subplots_adjust(wspace=0)

这段代码实现了在 Matplotlib 中创建一个大小为 12x8 像素的 figure 窗口，并在其中添加两个子图（subplots），分别命名为 ax1 和 ax2，它们分别位于第一行第一列和第一行第二列。

`fig.add_subplot(121)` 意味着在 figure 窗口中添加一个子图，其中的参数 121 表示将当前 figure 分为 1 行 2 列，当前子图位于第一列。

`fig.add_subplot(122)` 意味着在 figure 窗口中添加第二个子图，其中的参数 122 表示将当前 figure 分为 1 行 2 列，当前子图位于第二列。

`fig.subplots_adjust(wspace=0)` 意味着将子图之间的水平间距设置为 0，使它们更加紧凑地排列在一起。