plt.axvspan(xmin=kaishi_date1,xmax=jieshu_date1,alpha=0.3,color='r') plt.axvspan(xmin=kaishi_date2,xmax=jieshu_date2,alpha=0.3,color='r') plt.axvspan(xmin=kaishi_date3,xmax=jieshu_date3,alpha=0.3,color='r')能否在一张图表中显示多个

您可以根据您的需求对程序进行修改，下面是一些可能有用的修改建议： 1. 检查数据是否成功读取：可以在读取数据后添加一行代码，如`print(data.head())`，以便检查数据是否成功读取。 2. 指定日期列的格式：如果日期列的格式不是标准的日期格式，可能需要使用`pd.to_datetime`函数将其转换为日期类型。例如：`data['date'] = pd.to_datetime(data['date'], format='%Y-%m-%d')`。 3. 绘制更加详细的图表：如果需要绘制更加详细的图表，可以添加一些参数，例如：`plt.plot(data['date'], r)`。这样可以将时间序列数据的横坐标设置为日期。 4. 提取更多的统计量：除了原始数据的平均值、标准差、偏度、峰度、最大值、最小值和自相关系数之外，还可以提取其他的统计量。例如：中位数、四分位数、方差、协方差等等。 5. 使用更加规范的变量名：为了使代码更加易于阅读和理解，可以使用更加规范的变量名，例如：`returns_df`代替`r_df`，`num_returns`代替`num_trading_days`，`autocorrelation`代替`autocorr`等等。 下面是一个修改后的程序，供您参考： ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据并指定列名 data = pd.read_excel('RESSET_DRESSTK2.xlsx', header=None) data.columns = ['code', 'date', 'return'] # 将日期列转换为日期类型 data['date'] = pd.to_datetime(data['date'], format='%Y-%m-%d') # 绘制时间序列图 plt.plot(data['date'], data['return']) plt.title('Stock Returns') plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Returns') plt.show() # 计算统计量 returns_df = pd.DataFrame({'return': data['return'].values}) num_returns = len(returns_df) mean_return = returns_df.mean().values[0] std_return = returns_df.std().values[0] skewness = returns_df.skew().values[0] kurtosis = returns_df.kurtosis().values[0] max_return = returns_df.max().values[0] min_return = returns_df.min().values[0] autocorrelation = returns_df['return'].autocorr() # 打印统计量 print(f'Number of trading days: {num_returns}') print(f'Mean return: {mean_return:.4f}') print(f'Standard deviation of return: {std_return:.4f}') print(f'Skewness: {skewness:.4f}') print(f'Kurtosis: {kurtosis:.4f}') print(f'Maximum return: {max_return:.4f}') print(f'Minimum return: {min_return:.4f}') print(f'Autocorrelation: {autocorrelation:.4f}') ```

这段代码是用来绘制回归模型的残差图。其中，ytestpredict_kk是回归模型对测试数据的预测值，ytest_kk是测试数据的真实值。plt.scatter()函数用来绘制散点图，x轴是预测值，y轴是残差（预测值与真实值之差）。plt.hlines()函数用来绘制一条水平线，表示残差为0的情况。这个图可以用来检验回归模型的拟合效果，如果残差随着预测值的增大而增大或者呈现某种规律性，则说明模型存在问题。