plt.plot(np.arange(len(pre1)),pre_data,'-*')有*图型还有什么

在Matplotlib库中，`plt.plot()`函数中的第三个参数表示绘图符号的样式，常用的符号如下：

- `-` 实线
- `--` 短横线
- `-.` 点划线
- `:` 虚线
- `.` 点
- `o` 圆圈
- `v` 倒三角形
- `^` 正三角形
- `<` 左三角形
- `>` 右三角形
- `1` 三叉符号
- `2` 倒立的三叉符号
- `3` 左面的三叉符号
- `4` 右面的三叉符号
- `s` 正方形
- `p` 五边形
- `h` 六边形
- `H` 六边形
- `+` 加号
- `x` 叉号
- `D` 菱形
- `d` 窄的菱形
- `|` 竖直线
- `_` 水平线

例如，`plt.plot(np.arange(len(pre1)), pre_data, '-*')`中的`-*`表示以实线为主，点标记为副的符号样式。

相关问题

data=pd.read_csv('boston_house_prices.csv') x=data.iloc[:,:-1] y=data.iloc[:,-1] print(data.head(5)) x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x, y,\ test_size=0.2, random_state=8) # 测试集占20%，随机数种子：8 # 建立模型 model=Sequential() # 10个神经元进行线性拟合 model.add(Dense(10,input_shape=(13,))) # 输出层 model.add(Dense(1)) # 定义梯度下降算法和损失函数 model.compile(optimizer='adam',loss='mse') # 训练2500次 history=model.fit(x_train,y_train,epochs=250) # 绘制损失函数图像 plt.plot(history.epoch,history.history.get('loss')) plt.show() # 测试 y_fit=model.predict(x_test) plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei' plt.figure(figsize=(8,5)) plt.plot(np.arange(len(y_test)),y_test,color='r') plt.plot(np.arange(len(y_fit)),y_fit,color='b',linestyle=':') plt.show()请解释每行代码

1. `data=pd.read_csv('boston_house_prices.csv')`: 读取名为boston_house_prices.csv的CSV文件并将其存储到一个Pandas数据框中。
2. `x=data.iloc[:,:-1]`: 选择数据框中除了最后一列以外的所有列作为输入。
3. `y=data.iloc[:,-1]`: 选择数据框中最后一列的所有数据作为输出。
4. `print(data.head(5))`: 打印数据框中前5行数据。
5. `x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x, y,\ test_size=0.2, random_state=8)`: 将数据随机分成训练集和测试集，其中测试集占20%。使用随机数种子为8，以确保结果的可重复性。
6. `model=Sequential()`: 创建一个新的Sequential模型。
7. `model.add(Dense(10,input_shape=(13,)))`: 在模型中添加一个具有10个神经元和13个输入维度的全连接层。
8. `model.add(Dense(1))`: 在模型中添加一个具有1个神经元的全连接层。
9. `model.compile(optimizer='adam',loss='mse')`: 编译模型，使用Adam梯度下降算法和均方误差损失函数。
10. `history=model.fit(x_train,y_train,epochs=250)`: 训练模型，使用x_train和y_train作为输入和输出数据，并进行250个epoch的训练。
11. `plt.plot(history.epoch,history.history.get('loss'))`: 绘制损失函数随时间的变化图像。
12. `plt.show()`: 显示图形。
13. `y_fit=model.predict(x_test)`: 使用训练好的模型对x_test进行预测并将结果存储到y_fit中。
14. `plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei'`: 设置中文字体为黑体。
15. `plt.figure(figsize=(8,5))`: 创建一个8x5的图形。
16. `plt.plot(np.arange(len(y_test)),y_test,color='r')`: 绘制测试集的真实值。
17. `plt.plot(np.arange(len(y_fit)),y_fit,color='b',linestyle=':')`: 绘制模型的预测值。
18. `plt.show()`: 显示图形。

解释plt.plot(y_pred, label='预测值', color='#BCE6E1') plt.plot(y_true, label='真实值', color='#FFFF77') # b8ccfe#FFFF77#FF8888#00FF99#5599FF#CD853F#FFB6C1 colors = ['#E8FAFC', '#79E4EF','#09484F'] q = quantiles[19] c = colors[0] conf_int = 13 * q * std / np.sqrt(len(y_pred)) plt.fill_between(np.arange(len(y_pred)), y_pred - conf_int, y_pred + conf_int, color=c, alpha=1,edgecolor='none',label = "置信区间")

这段代码是用来绘制预测值和真实值之间的置信区间的。下面是这段代码的解释：

- `plt.plot(y_pred, label='预测值', color='#BCE6E1')` 绘制预测值的线条，其中 `y_pred` 是预测值的数组，`label` 是线条的标签，`color` 是线条的颜色。
- `plt.plot(y_true, label='真实值', color='#FFFF77')` 绘制真实值的线条，其中 `y_true` 是真实值的数组，`label` 是线条的标签，`color` 是线条的颜色。
- `colors = ['#E8FAFC', '#79E4EF','#09484F']` 定义了三种颜色，用于绘制置信区间的填充色。
- `q = quantiles[19]` 从预先计算好的置信区间分位数中取出第 19 位（即 95% 的置信区间）。
- `c = colors[0]` 选取第一种颜色作为置信区间的填充色。
- `conf_int = 13 * q * std / np.sqrt(len(y_pred))` 计算置信区间的范围，其中 `std` 是预测值的标准差，`len(y_pred)` 是预测值的数量，`13` 是一个常数，可以根据置信度和样本量的大小来确定。
- `plt.fill_between(np.arange(len(y_pred)), y_pred - conf_int, y_pred + conf_int, color=c, alpha=1, edgecolor='none', label="置信区间")` 绘制置信区间的填充图形，其中 `np.arange(len(y_pred))` 是 x 轴的取值范围，`y_pred - conf_int` 和 `y_pred + conf_int` 分别是置信区间的下边界和上边界，`color` 是填充色，`alpha` 是填充的透明度，`edgecolor` 是边缘颜色，`label` 是填充图形的标签。