要绘制动态时间序列预测模型的结果，可以使用Matplotlib库中的动画功能来实现。下面是一个简单的例子，演示如何使用Matplotlib绘制一个动态的时间序列预测模型的结果：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.animation import FuncAnimation# 生成一些示例数据x = np.linspace(0, 10, 100)y_true = np.sin(x)y_pred = np.cos(x)# 创建画布fig, ax = plt.subplots()line_true, = ax.plot(x, y_true, label='True')line_pred, = ax.plot(x, y_pred, label='Predicted')# 设置图例和标题ax.legend()ax.set_title('Time Series Prediction')# 更新函数，用于更新图形内容def update(i):line_true.set_ydata(np.sin(x + i/10))line_pred.set_ydata(np.cos(x + i/10))return line_true, line_pred# 创建动画ani = FuncAnimation(fig, update, frames=range(100), blit=True)# 显示动画plt.show()

在这个例子中，我们首先生成了一些示例数据，然后创建了一个画布和两条曲线，分别表示真实值和预测值。接着定义了一个更新函数 update，用于更新曲线的数据。最后使用 FuncAnimation 函数创建了一个动画，将更新函数传递进去，并设置了动画的帧数。最后调用 plt.show() 函数显示动画。

通过这样的方式，我们可以实时地展示时间序列预测模型的结果，从而更直观地观察模型的性能和效果。