输入大小为45×5，输出大小为45×1，输入变量为五维，输出变量为一维，用上述已知数据训练一个PCE代理模型，包括后续的预测、可视化和不确定性量化，请给出python代码

好的，以下是一个使用UQpy库训练PCE代理模型的示例代码，包括预测、可视化和不确定性量化：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from UQpy.Surrogates import *
from UQpy.Distributions import *

# 数据准备
# 随机生成45个输入变量的取值
Xtrain = np.random.normal(size=(45, 5))

# 计算对应的输出变量
Ytrain = myModel(Xtrain)

# PCE模型训练
# 定义PCE模型的输入变量和输出变量
dist_list = [Normal(loc=0, scale=1), Normal(loc=0, scale=1), Normal(loc=0, scale=1), Normal(loc=0, scale=1), Normal(loc=0, scale=1)]
myInput = JointInd(dist_list)
myOutput = RandomVariable()

# 定义PCE模型的参数
pce = PolyChaosLstsq(degrees=2)

# 训练PCE模型
myPCE = PolyChaos(X=Xtrain, y=Ytrain, dist_x=myInput, pce=pce)

# 模型预测
# 随机生成一组输入变量的取值
Xtest = np.random.normal(size=(1, 5))

# 使用PCE模型预测对应的输出变量值
Ytest = myModel(Xtest)
Ypred = myPCE.predict(Xtest)

# 可视化
# 绘制输入变量与输出变量之间的关系
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(Xtrain[:, 0], Xtrain[:, 1], Ytrain, c='blue', marker='o')
ax.set_xlabel('X1')
ax.set_ylabel('X2')
ax.set_zlabel('Y')
ax.set_title('Input-Output Relationship')

# 绘制模型预测结果的三维图像
X1, X2 = np.meshgrid(np.arange(-3, 3, 0.1), np.arange(-3, 3, 0.1))
X3 = np.zeros_like(X1)
X4 = np.zeros_like(X1)
X5 = np.zeros_like(X1)
Xtest = np.column_stack((X1.ravel(), X2.ravel(), X3.ravel(), X4.ravel(), X5.ravel()))
Ypred = myPCE.predict(Xtest)
Ypred = np.reshape(Ypred, X1.shape)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(X1, X2, Ypred, cmap='coolwarm')
ax.set_xlabel('X1')
ax.set_ylabel('X2')
ax.set_zlabel('Y')
ax.set_title('PCE Prediction')

# 不确定性量化
# 随机生成N组输入变量的取值
N = 100
Xsamples = np.random.normal(size=(N, 5))

# 使用PCE模型预测对应的输出变量值
Ysamples = myPCE.predict(Xsamples)

# 计算输出变量的置信区间
CI = myPCE.interval(X=Xsamples, alpha=0.05)

# 绘制置信区间
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.scatter(np.arange(N), Ysamples, c='blue', marker='o')
ax.plot(np.arange(N), CI[:, 0], c='r', linestyle='--')
ax.plot(np.arange(N), CI[:, 1], c='r', linestyle='--')
ax.set_xlabel('Sample Number')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_title('Confidence Interval')
plt.show()

需要注意的是，代码中的`myModel`函数需要根据实际问题进行定义，用于计算输入变量和输出变量之间的真实关系。同时，需要安装UQpy库并正确配置Python环境，才能运行以上代码。